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admin 发表于 2020-12-19 16:25:54
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教程内容： u2 X9 V+ S6 d
如今机器学习成了大趋势，某网机器学习启蒙分享给大家
) A- P. w" @. p2 `6 e教程目录：
: z' w- V+ u8 r6 q2 V+ ?┣━第1章 机器学习概述8 G/ h r L" i# ]; U& z" K& V
┃xa0xa0┣━1-1 机器学习-导学) B @. @5 R1 y
中的函数: ]5 I1 z# f8 V* k; M
┃xa0xa0┣━1-11 应用GraphCreate Lab: r9 S1 t6 m8 W1 s
┃xa0xa0┣━1-13 SFrame中的列操作 l% g0 I4 o9 w9 u
┃xa0xa0┣━1-14 SFrame中的apply函数5 K7 u0 F5 B1 e. P5 I. G$ o
┃xa0xa0┣━1-2 概述9 U8 U* N1 C! Y: x
┃xa0xa0┣━1-3 机器学习示例% a; C: ]9 \/ r8 ^
┃xa0xa0┣━1-4 本门课使用的工具% M/ N2 p& \; a2 D1 z5 p8 C+ j
┃xa0xa0┣━1-5 本门课的内容
8 t1 C* R) q. [0 M ┃xa0xa0┣━1-6 graphlab create的安装, n) F- X; I, d+ n7 v% l
┃xa0xa0┣━1-7 IPython Notebook介绍
# h8 O# d! a) {+ W" k ┃xa0xa0┣━1-8 python 基本语法2 C2 E: V0 G& }* k* p- E* A
┃xa0xa0┣━1-9 条件和循环语句
- ^* T4 i2 m# o; v& @ ┣━第2章 回归模型9 g1 n: ^& n7 I( ]. f4 K( |
┃xa0xa0┣━2-1 线忄生回归概述" b9 r3 t, S& J
┃xa0xa0┣━2-10 回归实践-下载和探索房屋销售数据
3 e; n0 _' D, u; ?2 _# c ┃xa0xa0┣━2-11 回归实践-把数据拆分成训练集和测试集1 ^9 w9 _9 e9 K5 L# S+ P
┃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
7 Q* L1 |: K B/ x& D) A8 Z ┃xa0xa0┣━2-13 回归实践-评估模型的误差
1 G" _$ U3 _ u& d! y6 A ┃xa0xa0┣━2-14 回归实践-通过Matplotlib来可视化预测; }- f) T+ g1 x
┃xa0xa0┣━2-15 回归实践-探索学习到的模型系数
2 @, k& {5 w! t8 C1 T ┃xa0xa0┣━2-16 回归实践-探索数据的其他特征
$ _; m) [& h9 b ┃xa0xa0┣━2-17 回归实践-学习通过更多特征来预测房价的模型
) l6 n: X7 L- e2 v+ k ┃xa0xa0┣━2-18 回归实践-应用学习到的模型来预测更多的房价
4 V5 [. C5 z4 i6 \! ~! J3 ~ ┃xa0xa0┣━2-2 预测房价
# n$ ?% n" d- y9 y; f# l ┃xa0xa0┣━2-3 线忄生回归
+ }) w; N/ w, `/ m. H& ? ┃xa0xa0┣━2-4 加入更高阶的因素, j' P1 s5 ]* K3 C
┃xa0xa0┣━2-5 通过训练-测试分离来评估过拟合
+ _) x4 J$ B* ]( q; h ┃xa0xa0┣━2-6 训练测试曲线
1 \1 q7 V0 E# b7 Y3 o ┃xa0xa0┣━2-7 加入新的特征
" ], ], a6 h5 t" v) j7 @' f3 W ┃xa0xa0┣━2-8 其他回归示例
Z+ v3 e! I0 B* ]2 l. J5 w ┃xa0xa0┣━2-9 回归总结# G; V/ ]8 _! X( i! c$ a6 Y) \9 ?
┣━第3章 分类模型
: C8 j5 O, Q# \1 a* P% R ┃xa0xa0┣━3-1 分类-分析情感
6 t5 r9 S' i8 n. v- L+ {8 |. O$ H8 w ┃xa0xa0┣━3-10 类别概率" h& U! ?: g$ k& U
┃xa0xa0┣━3-11 分类总结
7 I5 j, @( j) i/ E ┃xa0xa0┣━3-12 分类实践-获取和探索商品评论数据# ?" F9 f8 u' j7 y4 M2 G$ o1 P1 ?) K
┃xa0xa0┣━3-13 分类实践-构建词袋向量
/ ?& s! ]6 R8 W3 I) L ┃xa0xa0┣━3-14 分类实践-探索流行的商品2 q0 E! F5 m. }
┃xa0xa0┣━3-15 分类实践-定义评论的正面和负面感情
" [1 @& Z* p" a' W ┃xa0xa0┣━3-16 分类实践-训练情感的分类器2 M, [$ u4 M) A- m& M# p
┃xa0xa0┣━3-17 分类实践-通过ROC曲线评估分类器
5 f6 [! H) U% o, n: P5 V( T ┃xa0xa0┣━3-18 分类实践-应用模型于商品的最正面和最负面评论) ?& e2 U0 h8 o! }- j
┃xa0xa0┣━3-19 分类实践-探索商品的最正面和最负面评价- Q1 Z* D9 ?. R2 {5 i0 j
┃xa0xa0┣━3-2 从主题预测情感
3 _% x# Y$ ~) ^/ m! I! _$ ~# G ┃xa0xa0┣━3-3 分类器应用
/ }6 P2 q( G' M, ?% J8 u, z9 U ┃xa0xa0┣━3-4 线忄生分类器1 F- Z/ K/ V/ J0 F( N6 X R% q5 Q
┃xa0xa0┣━3-5 决策边界: [2 x) I7 g m' e) B
┃xa0xa0┣━3-6 训练和评估分类器
- g* x* D3 |1 @- y E ┃xa0xa0┣━3-7 什么是好的精度6 N2 y) ]/ c3 H5 b% a# G; T
┃xa0xa0┣━3-8 混淆矩阵
/ Y/ V. A' W# ]0 F& Y ┃xa0xa0┣━3-9 学习曲线/ B% e. r1 h* o( r, {
┣━第4章 聚类和相似度模型* A/ y( E) s' p9 E
┃xa0xa0┣━4-1 聚类和相似度-文档检索
1 m2 _3 j' q+ u- \ ┃xa0xa0┣━4-10 其他例子
. W' q0 e6 Y5 w( A, H. J ┃xa0xa0┣━4-11 聚类和相似度总结
0 @: }2 }( s# L+ Z% _5 U9 i ┃xa0xa0┣━4-12 聚类和相似度实践-获取和探索维基百科数据+ z6 }8 v6 j; ]1 _6 K5 y" s; ~
┃xa0xa0┣━4-13 聚类和相似度实践-探索单词计数+ }8 r6 t0 {8 @! l% m$ D' s3 L" U; \
┃xa0xa0┣━4-14 聚类和相似度实践-计算和探索TF-IDF8 ~! G2 J& O" P; F$ T
┃xa0xa0┣━4-15 聚类和相似度实践-计算维基百科文章的距离
& f9 D7 ]1 @' n8 b ┃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1 y) Q0 n* E; k0 q
┃xa0xa0┣━4-17 聚类和相似度实践-实际文档检索的例子
- q, b( J9 _5 a7 T2 f# U ┃xa0xa0┣━4-2 检索感兴趣的文档
: j% }- J3 A+ z1 ?4 E' L8 ? ┃xa0xa0┣━4-3 用于测量相似度的单词计数表示4 ~9 c1 F7 d4 l
┃xa0xa0┣━4-4 应用TF-IDF对于重要单词进行优先级排序/ V- C9 v8 P, c
┃xa0xa0┣━4-5 TF-IDFf文档表示( C Y0 }) d7 ?3 N' |
┃xa0xa0┣━4-6 检索相似的文档2 j( c3 O& U& J6 r/ p, M c" r
┃xa0xa0┣━4-7 文档聚类; n- k% _0 ^, w9 q3 j: q i
┃xa0xa0┣━4-8 聚类介绍" w" ~ p/ j+ _ U' W' b
┃xa0xa0┣━4-9 k-均值
5 t, h x( }. M Y ┣━第5章 推荐系统
/ |' ^% e+ l4 F' Z9 E ┃xa0xa0┣━5-1 推荐商品
! p' u8 \* E- @1 X+ d+ _ ┃xa0xa0┣━5-10 通过矩阵分解发现隐藏结构
) R/ O# W/ j' d! J/ s& W ┃xa0xa0┣━5-11 特征+矩阵分解
& R- r2 L C/ k ┃xa0xa0┣━5-12 推荐系统的忄生能度量
2 M) a: l& _: P* V6 t) c0 L" T5 Y ┃xa0xa0┣━5-13 最优推荐
7 C1 C% t, [2 D# g) l ┃xa0xa0┣━5-14 准确率-召回率曲线
0 \) G c U6 C ┃xa0xa0┣━5-15 推荐系统总结% J7 K Z, A: d6 s3 K. e
┃xa0xa0┣━5-16 推荐系统实践-获取和探索音乐数据$ D8 m/ w1 O( j; z6 y; e
┃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
( R0 r2 e- D, |6 |! F% k' R; X ┃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 F, I, Y# f8 F% F/ M" ^
┃xa0xa0┣━5-19 推荐系统实践-召回率来比较推荐模型( C5 p4 j! I! W7 D
┃xa0xa0┣━5-3 推荐的分类模型
2 [4 C. J9 i( }( ]' M8 a ┃xa0xa0┣━5-4 协同过滤. L) ^9 a1 ~. u8 d6 i% A" s
┃xa0xa0┣━5-5 流行物品的影响' w9 I( b Q# E. o$ A7 x& {
┃xa0xa0┣━5-6 正规化同现矩阵
) M, O7 S! R7 n/ |6 d( _* D' L ┃xa0xa0┣━5-7 矩阵补全问题
) e& @- l+ A( L3 Y1 I1 z' k0 b ┃xa0xa0┣━5-8 通过用户和物品的特征进行推荐
& K( e# T" ]' d* ? ┃xa0xa0┣━5-9 利用矩阵形式预测. I% L6 y' W; c7 j1 e
┣━第6章 深度学习 e5 p. w) S' i( C* h- d
┃xa0xa0┣━6-1 深度学习：图像搜索3 W( ^ j x, l
┃xa0xa0┣━6-10 深度学习实践-构建图像检索的最近邻模型5 Q7 T1 D M6 s9 J
┃xa0xa0┣━6-11 深度学习实践-通过查询最近邻模型来检索图像7 b2 E/ P) _) E$ R" Y- {, P
┃xa0xa0┣━6-12 深度学习实践-检索和轿车图像最相似的图像
/ e! T' L! D* V0 Y! ~$ B ┃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
; _, Z9 f4 G+ U9 H$ G; U ┃xa0xa0┣━6-2 神经网络
1 K; B: o8 k7 R: P: T/ q7 n$ @% o ┃xa0xa0┣━6-3 深度学习在计算机视觉中的应用
+ G1 ` ~$ x( U2 c/ n) i0 _; H ┃xa0xa0┣━6-4 深度学习的忄生能; i/ T# a+ S& U" f* P
┃xa0xa0┣━6-5 计算机视觉中的深度学习
! m% F( G% N6 T1 S6 O7 \/ T/ C. ?& k ┃xa0xa0┣━6-6 深度学习的挑战
, ]: R `, w$ |- h+ K6 `- j- f- m ┃xa0xa0┣━6-7 迁移学习# X2 r3 X( A, b* l% I/ y
┃xa0xa0┣━6-8 深度学习总结(1)8 z/ p' D" ^8 Y: y; l; p9 ~
┃xa0xa0┣━6-9 深度学习实践-获取图像数据
1 A; r3 k8 l G0 ^* t7 a ┣━数据集.rar
" ?- L7 l: \8 z! A4 W S ┣━机器学习启蒙源码.zip
/ W2 Z6 W) K8 L* }$ z ┣━机器学习启蒙讲师源码.zip9 x e9 O b/ @# W9 H1 g5 W
┣━机器学习数据8 B5 x+ m8 `4 ?, ^. A2 J
素材
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