人工智能:(Artificial Intelligence)属于计算机科学的一个分支
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[机器学习] 机器学习启蒙

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admin 发表于 2020-12-19 16:25:54
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/ X9 D" T9 I  a5 A9 w) G4 L8 d教程内容:4 |& }$ B6 X' t
如今机器学习成了大趋势,某网机器学习启蒙分享给大家
: C( T+ P; ~# Y! Z教程目录:
4 p7 M$ W% f) {┣━第1章 机器学习概述
5 D4 W- M  H% H4 x4 v        ┃xa0xa0┣━1-1 机器学习-导学
/ I" x: H' Y5 Z  n3 R$ A9 I4 U中的函数
% d7 T2 I; U2 w# P4 e        ┃xa0xa0┣━1-11 应用GraphCreate Lab
9 K4 S! K/ Q( ?0 X' S        ┃xa0xa0┣━1-13 SFrame中的列操作) U- _4 {2 t: M+ o/ o
        ┃xa0xa0┣━1-14 SFrame中的apply函数
+ q- D/ P2 u: c" ^) \6 c4 L) W" c% [        ┃xa0xa0┣━1-2 概述0 v+ Z( a# _3 {$ d/ Y
        ┃xa0xa0┣━1-3 机器学习示例
! F" F2 v# h, i1 a: Y        ┃xa0xa0┣━1-4 本门课使用的工具- [- i3 q9 ^+ @2 d. [
        ┃xa0xa0┣━1-5 本门课的内容
3 [# z5 A5 n6 I8 i        ┃xa0xa0┣━1-6 graphlab create的安装# X% }! @: |/ k* b: D0 D
        ┃xa0xa0┣━1-7 IPython Notebook介绍7 d) _0 w' j! R! j! R" e2 k/ P
        ┃xa0xa0┣━1-8 python 基本语法' C7 f' k3 \: y, }! d# L' ]+ \
        ┃xa0xa0┣━1-9 条件和循环语句
( i) t' B( N; c        ┣━第2章 回归模型
4 h/ s$ f5 D% u( G& j$ t9 g        ┃xa0xa0┣━2-1 线忄生回归概述1 A7 a; ^( U6 @
        ┃xa0xa0┣━2-10 回归实践-下载和探索房屋销售数据+ O# \8 X! }) f2 F+ I6 S1 O: C
        ┃xa0xa0┣━2-11 回归实践-把数据拆分成训练集和测试集
: C; o5 p% _0 a; m2 @& z$ A0 J        ┃xa0xa0┣━2-12 回归实践-学习一个简单的回归模型通过房屋大小预测房价
6 S8 ~& H0 q0 x$ ~        ┃xa0xa0┣━2-13 回归实践-评估模型的误差
# b5 a& I% [0 m        ┃xa0xa0┣━2-14 回归实践-通过Matplotlib来可视化预测
% j  m+ @& q: L( U        ┃xa0xa0┣━2-15 回归实践-探索学习到的模型系数! w1 p4 @7 ~2 u1 l% g
        ┃xa0xa0┣━2-16 回归实践-探索数据的其他特征' J; I# H9 S* @% z* R: K6 I9 M2 U
        ┃xa0xa0┣━2-17 回归实践-学习通过更多特征来预测房价的模型
) P& U" z3 M9 x1 m1 u. k# A        ┃xa0xa0┣━2-18 回归实践-应用学习到的模型来预测更多的房价) l* I+ U% `' U2 V/ [% x2 I
        ┃xa0xa0┣━2-2 预测房价! I' C% U; ?" i, m7 j
        ┃xa0xa0┣━2-3 线忄生回归2 e$ y9 Y$ G8 T3 z4 m, l
        ┃xa0xa0┣━2-4 加入更高阶的因素
( j' z4 K4 t6 C# g! f4 R        ┃xa0xa0┣━2-5 通过训练-测试分离来评估过拟合% g5 @" _: Y* u( R! s, |
        ┃xa0xa0┣━2-6 训练测试曲线! y4 [; X5 K+ K/ g
        ┃xa0xa0┣━2-7 加入新的特征! H8 M0 o. Z' e- \' Z9 @1 i0 R7 o
        ┃xa0xa0┣━2-8 其他回归示例; a# }8 ^  b1 Y6 c, |. k7 @" h8 H! V
        ┃xa0xa0┣━2-9 回归总结
. c. v" o: x- H. c  m1 p) O' ^        ┣━第3章 分类模型
9 U8 B5 t6 F- @3 d9 _1 j        ┃xa0xa0┣━3-1 分类-分析情感. L7 E0 s: X4 A' u- B/ S! h! b
        ┃xa0xa0┣━3-10 类别概率' u2 z" {& Y( w" U
        ┃xa0xa0┣━3-11 分类总结
1 z& W. G$ o2 g/ e7 g; S! v( V        ┃xa0xa0┣━3-12 分类实践-获取和探索商品评论数据1 I* t. b7 k- Y4 J+ |: @
        ┃xa0xa0┣━3-13 分类实践-构建词袋向量
. u: p8 b% D( z) Q/ L5 h        ┃xa0xa0┣━3-14 分类实践-探索流行的商品/ w  B$ R) e2 n8 u+ o$ z! c& h
        ┃xa0xa0┣━3-15 分类实践-定义评论的正面和负面感情, f' x: Q5 {* Q  h& `% i1 Y
        ┃xa0xa0┣━3-16 分类实践-训练情感的分类器
# J/ I$ T4 I! X# _* t' J        ┃xa0xa0┣━3-17 分类实践-通过ROC曲线评估分类器( k' m3 p4 l9 N
        ┃xa0xa0┣━3-18 分类实践-应用模型于商品的最正面和最负面评论& w$ d- Q( }4 w# M1 A1 G
        ┃xa0xa0┣━3-19 分类实践-探索商品的最正面和最负面评价
/ t; v% j, _6 t        ┃xa0xa0┣━3-2 从主题预测情感
/ I% x2 s& B6 ~  b6 @3 x        ┃xa0xa0┣━3-3 分类器应用
7 f& r5 _. Z' P) G, z$ m        ┃xa0xa0┣━3-4 线忄生分类器) r- O- E2 r8 r
        ┃xa0xa0┣━3-5 决策边界  z7 f, L1 {% ]  f, n2 X5 E
        ┃xa0xa0┣━3-6 训练和评估分类器8 y; v: B& K* P  p7 C$ q9 |
        ┃xa0xa0┣━3-7 什么是好的精度  I- K0 A" Z, Q5 m
        ┃xa0xa0┣━3-8 混淆矩阵9 e. W  Q  h/ w8 N" B5 y: H
        ┃xa0xa0┣━3-9 学习曲线; S0 {& C# c+ t2 u; K( [
        ┣━第4章 聚类和相似度模型1 r8 Q3 X/ D- s% d. g
        ┃xa0xa0┣━4-1 聚类和相似度-文档检索
+ k$ ]8 f5 \( S9 I        ┃xa0xa0┣━4-10 其他例子% t1 E* J4 N6 a5 n
        ┃xa0xa0┣━4-11 聚类和相似度总结# v- p7 b8 M# h7 k  b. f( N- ?7 t  Q
        ┃xa0xa0┣━4-12 聚类和相似度实践-获取和探索维基百科数据
4 L3 x# K9 D  c  Q9 F% b        ┃xa0xa0┣━4-13 聚类和相似度实践-探索单词计数$ q3 N0 v8 N' R' D. k5 a
        ┃xa0xa0┣━4-14 聚类和相似度实践-计算和探索TF-IDF4 X, a' }& B. l5 u# U' ^* g
        ┃xa0xa0┣━4-15 聚类和相似度实践-计算维基百科文章的距离
5 C0 x; Q  a" R" U; V  G        ┃xa0xa0┣━4-16 聚类和相似度实践-构建和探索维基百科文章的最近领域模型5 y. n$ j% H: ?" R3 U
        ┃xa0xa0┣━4-17 聚类和相似度实践-实际文档检索的例子
5 Z) {! v5 c/ K6 I        ┃xa0xa0┣━4-2 检索感兴趣的文档
: c8 B- V* @+ `  o" ?) O( H/ H        ┃xa0xa0┣━4-3 用于测量相似度的单词计数表示
) l2 K- x+ V- J" E, g6 L& ?        ┃xa0xa0┣━4-4 应用TF-IDF对于重要单词进行优先级排序
1 o6 V( b# N) E: `        ┃xa0xa0┣━4-5 TF-IDFf文档表示
, w# N8 r( x$ A/ t  z7 A        ┃xa0xa0┣━4-6 检索相似的文档
6 `: ?0 A  @+ I* W* n& W        ┃xa0xa0┣━4-7 文档聚类
5 ?5 L2 w7 b2 J4 ^$ H, M- S        ┃xa0xa0┣━4-8 聚类介绍
: O  F0 Q+ x/ j: a; T; j        ┃xa0xa0┣━4-9 k-均值
  e* M5 N, A) a5 C# d        ┣━第5章 推荐系统
- n6 w6 s& ~6 q. r        ┃xa0xa0┣━5-1 推荐商品
3 s- V7 U! @' C( P1 e. S        ┃xa0xa0┣━5-10 通过矩阵分解发现隐藏结构
! }6 u! _1 B; z. m+ v/ Q5 `        ┃xa0xa0┣━5-11 特征+矩阵分解# K. p3 m" }9 V& ?0 F3 u' L
        ┃xa0xa0┣━5-12 推荐系统的忄生能度量
2 m- J$ X2 W1 o6 O5 Q8 W* v        ┃xa0xa0┣━5-13 最优推荐
6 |3 E: A' C' O# A% O! g9 T3 V$ e9 d        ┃xa0xa0┣━5-14 准确率-召回率曲线
7 p6 R/ {" ]8 E        ┃xa0xa0┣━5-15 推荐系统总结5 {  s# R4 Q- _% H0 K- @
        ┃xa0xa0┣━5-16 推荐系统实践-获取和探索音乐数据0 \4 ^8 ?: k) n& _  }9 L
        ┃xa0xa0┣━5-17 推荐系统实践-构建和评估基于流行度的音乐推荐系统
) r- I3 M! P1 A) r        ┃xa0xa0┣━5-18 推荐系统实践-构建和评估个忄生化的音乐推荐系统
6 T2 E/ m2 U, z3 I$ s. o  O& t# ?/ c        ┃xa0xa0┣━5-19 推荐系统实践-召回率来比较推荐模型
# Y1 H3 L: x. w7 E$ Y* @7 s7 G        ┃xa0xa0┣━5-3 推荐的分类模型$ n* K$ ]! y' B+ Y
        ┃xa0xa0┣━5-4 协同过滤3 a2 H2 W- C1 K& p! C
        ┃xa0xa0┣━5-5 流行物品的影响
7 \6 `5 J+ F. V. X* @9 U7 h        ┃xa0xa0┣━5-6 正规化同现矩阵! ]/ _4 s# g4 q! X
        ┃xa0xa0┣━5-7 矩阵补全问题# _  u# q" X& B- H
        ┃xa0xa0┣━5-8 通过用户和物品的特征进行推荐! S  f$ a, N2 Z. ^2 o
        ┃xa0xa0┣━5-9 利用矩阵形式预测
1 r9 J8 T& g$ ^, a- z4 z+ g1 T1 ]        ┣━第6章 深度学习
; U" U0 I5 U% X7 ^) ?1 J        ┃xa0xa0┣━6-1 深度学习:图像搜索
; p6 J! [4 \5 g5 G, m        ┃xa0xa0┣━6-10 深度学习实践-构建图像检索的最近邻模型6 R% U2 D7 X5 V* ^; ]) R" l
        ┃xa0xa0┣━6-11 深度学习实践-通过查询最近邻模型来检索图像
$ |- s( @  j% O' u        ┃xa0xa0┣━6-12 深度学习实践-检索和轿车图像最相似的图像
1 @6 j. r) V, N& T; d! t! H5 [        ┃xa0xa0┣━6-13 深度学习实践-通过Python和Lanbda函数来显示其他检索图像: W: d' _& X7 p6 t8 J' H
        ┃xa0xa0┣━6-2 神经网络" r; a1 c( N4 @
        ┃xa0xa0┣━6-3 深度学习在计算机视觉中的应用7 }% v) X" b, y6 e& i0 n; @3 L5 O
        ┃xa0xa0┣━6-4 深度学习的忄生能! }2 S# \' Q! M$ G  T; B( v9 B
        ┃xa0xa0┣━6-5 计算机视觉中的深度学习3 y3 z, B0 d8 t% |2 j& {; j
        ┃xa0xa0┣━6-6 深度学习的挑战
' \3 n; ^  o0 z1 U" Q        ┃xa0xa0┣━6-7 迁移学习( R, {& R5 L: _7 p/ w+ v  f
        ┃xa0xa0┣━6-8 深度学习总结(1)( Y8 |: z4 h. ]+ `( a
        ┃xa0xa0┣━6-9 深度学习实践-获取图像数据7 k0 P( Q" D8 k% d# F9 f$ O# F
        ┣━数据集.rar& T" w* T% b* S- s, r9 L8 ]1 Z
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' L2 W% ?8 M' |3 F7 v9 Z        ┣━机器学习启蒙讲师源码.zip
3 n- Y( [2 H4 `  Z) J        ┣━机器学习数据
  Q' t0 e1 i; O( G) W素材: `& K6 S2 P) C/ m! |6 Y

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treesky 发表于 2020-12-27 00:59:25 来自手机
学习了不少知识,感谢楼主!
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zgl7900 发表于 2020-12-27 02:03:48
不错 又更新教程了
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271654589 发表于 2020-12-27 16:50:51
祝IT直通车越办越好
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403727608 发表于 2020-12-27 18:27:26
祝IT直通车越办越好
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aliang55 发表于 2020-12-28 09:36:36
楼主发贴辛苦了,谢谢楼主分享
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acmain_chm 发表于 2021-1-1 13:21:36
收割一波好资源
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saucer 发表于 2021-1-1 20:47:12 来自手机
1111111111
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lsq586 发表于 2021-1-2 17:50:39
ttttttttttttt
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chunzi1 发表于 2021-1-3 10:43:41
讲的很详细,对于新手的我有帮助,100分
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