WM050 – 机器学习启蒙 [1.9G]

WM050 – 机器学习启蒙 [1.9G]

┣━━第1章 机器学习概述 [214.4M]
┃    ┣━━1-1 机器学习-导学.mp4 [16.7M]
┃    ┣━━1-10 Python中的函数.mp4 [9.5M]
┃    ┣━━1-11 应用GraphCreate Lab.mp4 [13.3M]
┃    ┣━━1-12 GraphLab Canvas.mp4 [14.7M]
┃    ┣━━1-13 SFrame中的列操作.mp4 [18.2M]
┃    ┣━━1-14 SFrame中的apply函数.mp4 [18M]
┃    ┣━━1-2 概述.mp4 [12.7M]
┃    ┣━━1-3 机器学习示例.mp4 [20.7M]
┃    ┣━━1-4 本门课使用的工具.mp4 [16.9M]
┃    ┣━━1-5 本门课的内容.mp4 [4.6M]
┃    ┣━━1-6 graphlab create的安装.mp4 [10.5M]
┃    ┣━━1-7 IPython Notebook介绍.mp4 [15.8M]
┃    ┣━━1-8 python 基本语法.mp4 [22.1M]
┃    ┗━━1-9 条件和循环语句.mp4 [20.8M]
┣━━第2章 回归模型 [275.1M]
┃    ┣━━2-1 线性回归概述.mp4 [3.1M]
┃    ┣━━2-10 回归实践-下载和探索房屋销售数据.mp4 [32.5M]
┃    ┣━━2-11 回归实践-把数据拆分成训练集和测试集.mp4 [21.4M]
┃    ┣━━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.mp4 [9.2M]
┃    ┣━━2-13 回归实践-评估模型的误差.mp4 [24.8M]
┃    ┣━━2-14 回归实践-通过Matplotlib来可视化预测.mp4 [7.6M]
┃    ┣━━2-15 回归实践-探索学习到的模型系数.mp4 [27.1M]
┃    ┣━━2-16 回归实践-探索数据的其他特征.mp4 [15.6M]
┃    ┣━━2-17 回归实践-学习通过更多特征来预测房价的模型.mp4 [14.1M]
┃    ┣━━2-18 回归实践-应用学习到的模型来预测更多的房价.mp4 [11.4M]
┃    ┣━━2-2 预测房价.mp4 [10.8M]
┃    ┣━━2-3 线性回归.mp4 [14.2M]
┃    ┣━━2-4 加入更高阶的因素.mp4 [11.7M]
┃    ┣━━2-5 通过训练-测试分离来评估过拟合.mp4 [22.9M]
┃    ┣━━2-6 训练测试曲线.mp4 [11.8M]
┃    ┣━━2-7 加入新的特征.mp4 [7.5M]
┃    ┣━━2-8 其他回归示例.mp4 [14.2M]
┃    ┗━━2-9 回归总结.mp4 [15.3M]
┣━━第3章 分类模型 [406.7M]
┃    ┣━━3-1 分类-分析情感.mp4 [2.1M]
┃    ┣━━3-10 类别概率.mp4 [12.2M]
┃    ┣━━3-11 分类总结.mp4 [7.8M]
┃    ┣━━3-12 分类实践-获取和探索商品评论数据.mp4 [12.6M]
┃    ┣━━3-13 分类实践-构建词袋向量.mp4 [16.9M]
┃    ┣━━3-14 分类实践-探索流行的商品.mp4 [29.2M]
┃    ┣━━3-15 分类实践-定义评论的正面和负面感情.mp4 [33.9M]
┃    ┣━━3-16 分类实践-训练情感的分类器.mp4 [16.6M]
┃    ┣━━3-17 分类实践-通过ROC曲线评估分类器.mp4 [20.8M]
┃    ┣━━3-18 分类实践-应用模型于商品的最正面和最负面评论.mp4 [28.5M]
┃    ┣━━3-19 分类实践-探索商品的最正面和最负面评价.mp4 [32.2M]
┃    ┣━━3-2 从主题预测情感.mp4 [35.4M]
┃    ┣━━3-3 分类器应用.mp4 [18.8M]
┃    ┣━━3-4 线性分类器.mp4 [35.8M]
┃    ┣━━3-5 决策边界.mp4 [18.6M]
┃    ┣━━3-6 训练和评估分类器.mp4 [13.2M]
┃    ┣━━3-7 什么是好的精度.mp4 [23.8M]
┃    ┣━━3-8 混淆矩阵.mp4 [21.7M]
┃    ┗━━3-9 学习曲线.mp4 [26.8M]
┣━━第4章 聚类和相似度模型 [250M]
┃    ┣━━4-1 聚类和相似度-文档检索.mp4 [1.8M]
┃    ┣━━4-10 其他例子.mp4 [17.7M]
┃    ┣━━4-11 聚类和相似度总结.mp4 [14.5M]
┃    ┣━━4-12 聚类和相似度实践-获取和探索维基百科数据.mp4 [22M]
┃    ┣━━4-13 聚类和相似度实践-探索单词计数.mp4 [31.9M]
┃    ┣━━4-14 聚类和相似度实践-计算和探索TF-IDF.mp4 [27.9M]
┃    ┣━━4-15 聚类和相似度实践-计算维基百科文章的距离.mp4 [17.3M]
┃    ┣━━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.mp4 [13.7M]
┃    ┣━━4-17 聚类和相似度实践-实际文档检索的例子.mp4 [15.4M]
┃    ┣━━4-2 检索感兴趣的文档.mp4 [3.8M]
┃    ┣━━4-3 用于测量相似度的单词计数表示.mp4 [20.7M]
┃    ┣━━4-4 应用TF-IDF对于重要单词进行优先级排序.mp4 [9.8M]
┃    ┣━━4-5 TF-IDFf文档表示.mp4 [13.4M]
┃    ┣━━4-6 检索相似的文档.mp4 [6.6M]
┃    ┣━━4-7 文档聚类.mp4 [9M]
┃    ┣━━4-8 聚类介绍.mp4 [13.1M]
┃    ┗━━4-9 k-均值.mp4 [11.4M]
┣━━第5章 推荐系统 [334M]
┃    ┣━━5-1 推荐商品.mp4 [2.8M]
┃    ┣━━5-10 通过矩阵分解发现隐藏结构.mp4 [19.8M]
┃    ┣━━5-11 特征+矩阵分解.mp4 [10.7M]
┃    ┣━━5-12 推荐系统的性能度量.mp4 [18.9M]
┃    ┣━━5-13 最优推荐.mp4 [7.2M]
┃    ┣━━5-14 准确率-召回率曲线.mp4 [21.9M]
┃    ┣━━5-15 推荐系统总结.mp4 [11.8M]
┃    ┣━━5-16 推荐系统实践-获取和探索音乐数据.mp4 [37.6M]
┃    ┣━━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.mp4 [37.3M]
┃    ┣━━5-18 推荐系统实践-构建和评估个性化的音乐推荐系统.mp4 [26.2M]
┃    ┣━━5-19 推荐系统实践-召回率来比较推荐模型.mp4 [24M]
┃    ┣━━5-3 推荐的分类模型.mp4 [12.3M]
┃    ┣━━5-4 协同过滤.mp4 [12.4M]
┃    ┣━━5-5 流行物品的影响.mp4 [7.8M]
┃    ┣━━5-6 正规化同现矩阵.mp4 [15.8M]
┃    ┣━━5-7 矩阵补全问题.mp4 [14.5M]
┃    ┣━━5-8 通过用户和物品的特征进行推荐.mp4 [20.5M]
┃    ┣━━5-9 利用矩阵形式预测.mp4 [8.3M]
┃    ┗━━5.2.mp4 [24.1M]
┣━━第6章 深度学习 [229.2M]
┃    ┣━━6-1 深度学习：图像搜索.mp4 [4.7M]
┃    ┣━━6-10 深度学习实践-构建图像检索的最近邻模型.mp4 [16.6M]
┃    ┣━━6-11 深度学习实践-通过查询最近邻模型来检索图像.mp4 [32.1M]
┃    ┣━━6-12 深度学习实践-检索和轿车图像最相似的图像.mp4 [8.8M]
┃    ┣━━6-13 深度学习实践-通过Python和Lanbda函数来显示其他检索图像.mp4 [22.1M]
┃    ┣━━6-2 神经网络.mp4 [39.5M]
┃    ┣━━6-3 深度学习在计算机视觉中的应用.mp4 [20.1M]
┃    ┣━━6-4 深度学习的性能.mp4 [10.2M]
┃    ┣━━6-5 计算机视觉中的深度学习.mp4 [4.9M]
┃    ┣━━6-6 深度学习的挑战.mp4 [8.9M]
┃    ┣━━6-7 迁移学习.mp4 [22.3M]
┃    ┣━━6-8 深度学习总结(1).mp4 [8.8M]
┃    ┗━━6-9 深度学习实践-获取图像数据.mp4 [30.4M]
┣━━机器学习启蒙讲师源码.zip [289.5K]
┣━━机器学习启蒙源码.zip [289.5K]
┣━━机器学习数据素材.txt [59B]
┗━━数据集.rar [211.5M]

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