机器学习实战训练营,人工智能项目实战+课件

─00 第一周:绪论和准备

│      ziliao 2.docx

│      【《机器学习实战》训练营】——绪论.mp4

│      资料 3.docx

│      资料.pdf

│     

├─01  第一周:学习k-近邻算法

│      kecheng.pdf

│      资料.docx

│     

├─02  第一周项目作业打卡日

│      资料.docx

│     

├─03  第一周:天池 o2o 优惠券使用预测比赛 - 初级

│      03.docx

│      代码 数据集.txt

│      天池 o2o 优惠券使用预测比赛 - 初级.mp4

│     

├─04  第一周:本周任务简单总结

│      自来哦.docx

│     

├─05  第二周:学习决策树的构造

│      【作业讲解】——约会网站配对.mp4

│      【作业讲解】—手写识别系统.mp4

│      代码.txt

│      如何构造决策树.mp4

│      资料.docx

│     

├─06  第二周:测试和存储决策树

│      资料.docx

│     

├─07  第二周:项目作业打卡日

│      资料.pdf

│     

├─08  第二周:天池 o2o 比赛 - 使用决策树模型

│      资料.docx

│     

├─09  第二周:本周任务简单总结

│      资料.docx

│     

├─11  第三周:文本分类与垃圾邮件过滤

│      资料.docx

│     

├─12  第三周:直播答疑日

│      第三周:直播答疑日.mp4

│     

├─13  第三周:项目作业打卡日

│      资料.docx

│     

├─14  第三周:天池 o2o 比赛 - 使用朴素贝叶斯模型

│      资料.docx

│     

├─15  第三周:本周任务简单总结

│      资料.docx

│     

├─16  第四周:逻辑回归

│      Python项目:使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件.mp4

│      交叉熵.mp4

│      梯度下降法.mp4

│      资料.pdf

│     

├─17  第四周:项目作业打卡日

│      新建 Microsoft Word 文档.docx

│     

├─18  第四周:天池 o2o 比赛 - 使用逻辑回归模型

│      18.docx

│     

├─19  第四周:本周任务简单总结

│      19.docx

│     

├─20  第四周:支持向量机基本原理

│      20.docx

│      支持向量机.mp4

│      支持向量机xia.mp4

│      最大间隔分离超平面存在唯一性.mp4

│     

├─21  第五周:SMO算法

│      21  SMO 算法.docx

│      Python项目:从疝气病症预测病马的死亡率.mp4

│      SMO算法理论推导.mp4

│     

├─22  第五周:核函数

│      新建 Microsoft Word 文档.docx

│      核函数.mp4

│     

├─23  直播答疑

│      zhi播答疑.mp4

│     

├─24  第五周:项目作业打卡日

│      新建 Microsoft Word 文档.docx

│     

├─25  第五周:使用支持向量机模型

│      新建 Microsoft Word 文档.docx

│     

├─26  第五周:本周任务简单总结

│      新建 Microsoft Word 文档.docx

│     

├─27  第六周:Bagging、Boosting、AdaBoost

│      AdaBoost 算法推导过程.mp4

│      Python 项目:手写识别问题回顾.mp4

│      第六周:Bagging、Boosting、AdaBoost.docx

│     

├─28  第六周:AdaBoost 实现、非均衡分类

│      第六周:AdaBoost 实现、非均衡分类.docx

│     

├─29  第六周:项目作业打卡日

│      第六周:项目作业打卡日.docx

│     

├─30  第六周:天池 o2o 比赛 - 使用 AdaBoost 模型

│      第六周:天池 o2o 比赛 - 使用 AdaBoost 模型.docx

│     

├─31  第六周:本周任务简单总结

│      第六周:本周任务简单总结.docx

│     

├─32  第七周:线性回归

│      Python项目:在一个较难数据集上应用 AdaBoost.mp4

│      第七周:线性回归.docx

│     

├─33  第七周:项目作业打卡日

│      第七周:项目作业打卡日.docx

│     

├─34  第七周:正则化、偏差与方差

│      第七周:正则化、偏差与方差.docx

│     

├─35  直播答疑

│      直播.mp4

│     

├─36  第七周:CART 树

│      CART树的构建.mp4

│      第七周:CART 树.docx

│      预测鲍鱼的年龄.mp4

│     

├─37  第八周:树剪枝

│      树剪枝.mp4

│      第八周:树剪枝.docx

│     

├─38  第八周:模型树

│      第八周:模型树.docx

│     

├─40  第八周:项目作业打卡日

│      第八周:项目作业打卡日.docx

│     

├─41  第八周: 天池 o2o 优惠券使用预测比赛(进阶)

│      天池o2o优惠券使用预测比赛解析(进阶).mp4

│      第八周: 天池 o2o 优惠券使用预测比赛(进阶).docx

│     

├─42  第八周:本周任务简单总结

│      第八周:本周任务简单总结.docx

│     

├─43  第九周:k-means 聚类

│      普通树回归与模型树回归的比较(1).mp4

│      普通树回归与模型树回归的比较.mp4

│      第九周:k-means 聚类.pdf

│     

├─44  第九周:二分 k-means 聚类

│      二分K-Means聚类.mp4

│      第九周:二分 k-means 聚类.docx

│     

├─45  第九周:项目作业打卡日+直播问题收集日

│      第九周:项目作业打卡日+直播问题收集日.docx

│     

├─46  第九周:本周任务简单总结

│      对地理坐标进行聚类.mp4

│      第九周:本周任务简单总结.docx

│     

├─47  第十周:降维 PCA

│      PCA.mp4

│      第十周:降维 PCA.docx

│     

├─49  第十周:奇异值分解 SVD+直播答疑

│      SVD.mp4

│      zhibo .mp4

│      新建 Microsoft Word 文档.docx

│     

├─50  第十周:项目作业打卡日2

│      利用PCA对半导体制造数据降维.mp4

│      第十周:项目作业打卡日2.docx

│     

├─51  第十周:项目作业打卡日3

│      第十周:项目作业打卡日3.docx

│     

└─52  第十周:本周任务简单总结

        基于 SVD 的图像压缩.mp4

        第十周:本周任务简单总结.pdf

        课程资源导读必看.pdf

        餐馆菜肴推荐引擎.mp4

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