【深度之眼】机器学习西瓜书训练营完整版 视频教程+作业资料下载

本套课程来自深度之眼:《机器学习》西瓜书训练营全套课程。
《机器学习》西瓜书训练营为十一周网站版培训视频与资料,共计4G。该课程掌握【算法推导】和【比赛实战】两大核心技能。官方售价98元。

【深度之眼】机器学习西瓜书训练营完整版 视频教程+作业资料下载

【课程介绍】

这几乎是所有想学AI机器学习人遇到的问题:

学习难:不知从哪里着手学习,书难啃,学不会;
效率低:无人答疑,一个人琢磨公式和bug太花时间;
经验少:没有实战训练,无法建立体系项目思维;
坚持难:无人监督,间歇性努力是常态;
价格贵:培训价格高昂,买不起,扎心了。

本课程首创4大教学模式,为您寻找最佳解决路径!
1、算法推导讲解
2、比赛实战锻炼
3、合理安排任务由浅入深梳理书籍学习路径
4、3个维度答疑

【课程目录】

深度之眼 – 《机器学习》西瓜书训练营 [4G]
00 看开营仪式,了解学习模式 [386.7M]

1 开营仪式回放——老师部分.mp4 [301.7M]

2 开营仪式回放——班主任部分.mp4 [82.4M]

开营仪式模板—西瓜书2.0.pdf [2.5M]

是.pdf [104K]

01 第一周:学习机器学习绪论 [38.9M]

1 机器学习绪论.mp4 [38.8M]

新建 Microsoft Word 文档.docx [69.2K]

02 第一周:打达观杯NLP算法大赛 [21.3M]

02零基础1小时完成一场AI比赛.pdf [2.7M]

达观杯文本智能处理挑战赛(入门指导).mp4 [18.5M]

新建 Microsoft Word 文档.docx [76.5K]

03 第一周;参加打比赛的直播答疑 [1.3G]

第一周;参加打比赛的直播答疑.mp4 [1.3G]

新建文本文档.txt [268B]

04 第二周:学习线性模型 [167M]

2 一元线性回归公式推导.mp4 [44.8M]

3 西瓜书公式推导——学习指南.mp4 [10.4M]

4 多元线性回归公式推导.mp4 [53.3M]

5 对数几率回归公式推导.mp4 [58.5M]

新建 Microsoft Word 文档.docx [25.4K]

05 第二周:每周学习任务简单总结 [63.7M]

【作业讲解】逻辑回归.mp4 [63.5M]

新建 Microsoft Word 文档 (2).docx [81.8K]

新建 Microsoft Word 文档.docx [101.6K]

06 第三周:决策树的分裂准则 [94.8M]

决策树2.0.mp4 [94.8M]

新建 Microsoft Word 文档.docx [25.1K]

07 第三周:学习sklearn包中决策树算法的使用 [98.9K]

新建 Microsoft Word 文档 (2).docx [85.5K]

新建 Microsoft Word 文档.docx [13.5K]

08 第三周:每周学习任务简单总结 [43.7M]

【作业讲解】决策树.mp4 [43.6M]

新建 Microsoft Word 文档.docx [134.8K]

09 第四周:支持向量机原始模型的建立和求解 [320.8M]

新建 Microsoft Word 文档.docx [25.9K]

SMO(1).py [8.4K]

SVM-1.mp4 [104.8M]

SVM-2.mp4 [111.5M]

SVM-3.mp4 [104.5M]

10 第四周:核函数和软间隔支持向量机 [143.1M]

softmargin-1.mp4 [75.8M]

softmargin-2.mp4 [67.3M]

ziliao.docx [33.3K]

11 第四周:了解sklearn包中svm算法的使用 [173.3K]

资料.docx [173.3K]

12 第四周学习任务简单总结 [132.4M]

【作业讲解】SVM.mp4 [132.1M]

资料.docx [283.7K]

13 第五周:极大似然估计与朴素贝叶斯 [81.8M]

资料.docx [32.8K]

bayes.mp4 [81.8M]

14 第五周:EM算法 [116M]

资料.docx [33K]

EM算法-1.mp4 [37.1M]

EM算法-2.mp4 [37.3M]

EM算法-3.mp4 [41.5M]

15 了解sklearn包中的朴素贝叶 [40.5K]

新建文本文档.txt [682B]

资料.docx [39.8K]

16 第五周:本周学习任务简单总结 [66.4M]

新建 Microsoft Word 文档.docx [49.9K]

作业讲解】贝叶斯和EM算法.mp4 [66.3M]

17 第六周:神经网络结构+直播答疑问题收集 [57.9M]

神经网络-.mp4 [57.8M]

新建 Microsoft Word 文档.docx [34.8K]

新建文本文档.txt [774B]

18 第六周:直播答疑日 [247.4M]

直播答疑.mp4 [247.4M]

19 第六周:深度学习初探 [1.1K]

19.txt [1.1K]

20 第六周:了解sklearn包中神经网络的使用 [323.2K]

新建 Microsoft Word 文档.pdf [322.1K]

新建文本文档.txt [1.1K]

21 第六周:学习任务简单总结 [37.6M]

【作业讲解】神经网络.mp4 [37.2M]

新建 Microsoft Word 文档.pdf [388.2K]

22 第七周:经验误差与过拟合 [263.1K]

新建 Microsoft Word 文档.docx [262.3K]

新建文本文档.txt [815B]

23 第七周:评估方法 [262.3K]

新建 Microsoft Word 文档.docx [261.8K]

新建文本文档.txt [538B]

24 第七周:性能度量 [262.2K]

新建 Microsoft Word 文档.docx [261.5K]

新建文本文档.txt [641B]

25 第七周:了解sklearn包中模型评估方 [400.1K]

新建 Microsoft Word 文档.docx [399.3K]

新建文本文档.txt [799B]

26 第七周:学习任务简单总结 [45M]

【作业讲解】模型评估与选择.mp4 [44.5M]

新建 Microsoft Word 文档.docx [551.2K]

新建文本文档.txt [2K]

27 第八周:特征降维 [263K]

新建 Microsoft Word 文档.docx [262.1K]

新建文本文档.txt [915B]

28 第八周:特征选择 [262.6K]

新建 Microsoft Word 文档.docx [261.8K]

新建文本文档.txt [854B]

29 第八周:了解sklearn包中特征选择和降维算法的使用 [403K]

新建 Microsoft Word 文档.docx [403K]

30 第八周:学习任务简单总结 [58.3M]

新建 Microsoft Word 文档.docx [406K]

作业讲解】特征选择.mp4 [57.9M]

31 第九周:集成学习 [262.1K]

新建 Microsoft Word 文档.docx [262.1K]

32 第九周:直播答疑日 [214.4M]

zhibo答疑.mp4 [214.4M]

33 第九周:结合策略 [261.6K]

新建 Microsoft Word 文档.docx [261.6K]

34 第九周:实验-lightGBM的使用 [364.6K]

新建 Microsoft Word 文档.docx [364.6K]

35 第九周:学习任务简单总结 [101.6M]

【作业讲解】k-means.mp4 [100.8M]

新建 Microsoft Word 文档.docx [853.3K]

36 第十周:聚类 [58.1M]

新建 Microsoft Word 文档.docx [272.9K]

gmm.mp4 [57.8M]

37 第十周:HMM [158.4M]

新建 Microsoft Word 文档.docx [273.1K]

hmm-1.mp4 [86.3M]

hmm-2.mp4 [44.5M]

hmm-3.mp4 [27.3M]

38 第十周实验-sklearn-user guide 2.3.2 [378.8K]

新建 Microsoft Word 文档.docx [378.8K]

40 第十周学习任务简单总结+问题收集日 [929.2K]

新建 Microsoft Word 文档.docx [929.2K]

41 第十一周:任务与奖赏 [262.3K]

新建 Microsoft Word 文档.docx [262.3K]

42 第十一周:K-摇臂赌博机+直播答疑日 [135M]

天池o2o优惠券使用比赛预测分析比赛.mp4 [134.7M]

新建 Microsoft Word 文档.docx [387.1K]

43 第十一周:有无模型学习 [690.6K]

新建 Microsoft Word 文档.docx [358.2K]

新建 Microsoft Word 文档.pdf [332.4K]

44 第十一周学习任务简单总结 [241.5K]

第十一周学习任务简单总结0.pdf [241.5K]

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