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2017年最新机器学习与深度学习从基础入门到实战全套视频教程

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发表于 2018-3-30 11:00:52 | 显示全部楼层 |阅读模式

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课程介绍:
从基本的软件安装到必备的Python扩展讲起,然后对机器学习算法一一讲解,同时配合编程实操的实现过程,适合零基础系统学习,配套资料包括讲义作业软件数据都有。深度学习部分基于tensorflow的讲解演练。从安装到神经网络算法的讲解实操,最后配合推荐系统开发实战,用到了spark。

课程特点:
课程体系非常好,内容完整,适合同学们系统的学习机器学习与深度学习的理论知识,同时包括大量实际演练。

课程目录:
第一部分 机器学习基础与实战
第一章Numpy前导介绍
  • 1.Anconda安装
  • 2.JupyterNoteBook
  • 3.Numpy介绍+ndarry
  • 4.ndarry的shape属性巧算
  • 5.ndarray的常见创建方式
  • 6.NumPy中的数据类型
  • 7.NumPy数据类型2
  • 8.Numpy基本操作
  • 9.索引和切片
  • 10.索引和切片(2)
  • 11.数组转制与轴兑换
  • 12.通用函数
  • 13.np.where函数
  • 14.np.unique函数
  • 15.数组数据文件读取

第二章Pandas前导课程
  • 1.Pandas介绍
  • 2.Series
  • 3.索引对象
  • 4.DataFrame
  • 5.Pandas常用操作(1)
  • 6.Pandas常用操作(2)
  • 7.缺失值处理
  • 8.pandas制图
  • 9.Matplotlib(1)
  • 10.Matplotlib(2)
  • 11.Matplotlib中文输出解决


第三章机器学习(一)
  • 1.机器学习定义及理性认识
  • 2.机器学习商业应用场景.机器学习分类
  • 3.机器学习开发流程
  • 4.模型评估方法和部署
  • 5.线性回归原理推倒过程
  • 6.线性回归基础认识及原理讲解
  • 7.线性回归案例分析


第四章机器学习(二)
  • 1.线性回归案例1.正则项.梯度下降
  • 2.梯度下降方法及回归案例分析
  • 3.线性回归.lasso.ridge.ElasitcNet以及案例分析
  • 4.逻辑回归原理
  • 5.逻辑回归及案例分析
  • 6.softmax回归及案例分析
  • 7.综合案例分析


第五章机器学习三.决策树
  • 1.01决策树.属性分割.信息增益
  • 2.02信息增益的计算.模型评估.ID3.C4.5.CART
  • 3.03决策树案例分析1
  • 4.04决策树案例分析二.过拟合.剪枝分析
  • 5.05bagging.随机森林.随机森林案例分析
  • 6.06GBDT.Adaboost原理讲解
  • 7.07Adaboost案例分析.综合案例分析


第六章机器学习四.SVM支持向量机
  • 1.svm讲解
  • 2.核函数
  • 3.代码讲解(一)
  • 4.代码讲解(二
  • 5.代码讲解(三)
  • 6.代码讲解(四)


第七章机器学习五.聚类分析+贝叶斯
  • 1.聚类的相似性度量(距离公式)
  • 2.聚类思想.kmeans聚类.kmeans聚类应用案例
  • 3.二分kmeans.kmeans++.kmeansII.canopy.mini.batchkm
  • 4.聚类算法的衡量指标及案例实现
  • 5.层次聚类及实现案例
  • 6.密度聚类
  • 7.密度聚类案例实现.谱聚类.谱聚类案例实现
  • 8.不同聚类效果对比实现.文本案例.图片案例
  • 9.朴素贝叶斯原理.案例1.案例2
  • 10.贝叶斯网络
  • 11.贝叶斯网络拓展


第八章机器学习六.EM.HMM.LDA.ML
  • 1.EM算法讲解
  • 2.HMM及中文分词
  • 3.主题模型
  • 4.spark机器学习安装环境
  • 5.spark机器学习离线处理及训练和使用
  • 6.机器学习实时新闻分类


第二部分 深度学习与推荐系统
第一章深度学习概述
  • 1.tensorflow安装
  • 2.深度学习概述
  • 3.深度学习之非线性划分+BP算法
  • 4.Linear线性回归案例
  • 5.手写数字(mnist)
  • 6.手写数字(SimpleNeuralNetwork)


第二章CNN卷积神经网络
  • 1.CNN卷积神经网络
  • 2.卷积神经网络可视化理解
  • 3.CNN案例操作(1)
  • 4.CNN案例操作(2)


第三章RNN循环神经网络
  • 1.RNN概述
  • 2.RNN实例——验证码识别
  • 3.RNN实例——邮件分类


第四章总结
  • 1.深度学习总结


第五章推荐系统
  • 1.机器学习部署方式回顾
  • 2.推荐系统概述及推荐系统效果评估方式讲解
  • 3.协同过滤之基于用户最近邻推荐方式讲解
  • 4.协同过滤之基于用户最近邻推荐案例过程讲解
  • 5.协同过滤之基于物品最近邻推荐原理及案例过程讲解
  • 6.协同过滤之最近邻算法总结一
  • 7.协同过滤之最近邻算法总结二
  • 8.协同过滤之SVD矩阵分解及关联规则推荐方式讲解
  • 9.基于内存的推荐系统讲解
  • 10.基于知识的推荐系统讲解
  • 11.混合推荐系统及推荐系统攻击讲解
  • 12.推荐系统框架介绍及python-recsys简单讲解
  • 13.SparkMLlib相关知识概述
  • 14.SparkMLlib开发环境搭建
  • 15.SparkMLlib案例一:基于豆瓣电影评分数据的协同过滤算法推荐


第六章推荐系统&数据挖掘&人工智能
  • 1.推荐系统知识回顾
  • 2.协同过滤之基于物品最近邻算法SparkCore代码实现一
  • 3.协同过滤之基于物品最近邻算法SparkCore代码实现二
  • 4.协同过滤之基于物品最近邻算法SparkCore代码实现三
  • 5.协同过滤之基于物品最近邻算法SparkCore代码实现四
  • 6.Mahout推荐算法实现API讲解一
  • 7.Mahout推荐算法实现API讲解二
  • 8.Mahout推荐算法实现API讲解三
  • 9.Mahout推荐算法实现API讲解四
  • 10.Mahout推荐算法实现API讲解五
  • 11.数据挖掘基本概念讲解
  • 12.关联规则算法逻辑讲解
  • 13.关联规则算法SparkCore代码实现讲解
  • 14.人工智能总结
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  • TA的每日心情
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    发表于 2018-4-20 14:37:53 | 显示全部楼层
    啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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  • TA的每日心情
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    发表于 2018-6-10 09:52:13 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
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    发表于 2018-6-14 09:50:18 | 显示全部楼层
    这是什么东东啊
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    发表于 2018-6-15 22:55:50 | 显示全部楼层
    看帖回帖是美德!:lol
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    发表于 2018-6-24 22:53:40 | 显示全部楼层
    支持一下:lol
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    发表于 2018-6-28 18:38:30 | 显示全部楼层
    学习了,谢谢分享、、、
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    发表于 2018-7-12 09:19:19 | 显示全部楼层
    么有分,谁能送我点积分啊::>_<::
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    发表于 2018-7-26 09:22:02 | 显示全部楼层
    正需要,支持楼主大人了!
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    发表于 2018-8-1 14:50:21 | 显示全部楼层
    相当不错,感谢无私分享精神!
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