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    最新机器学习一线高级项目 融入全新k近邻算法 全套机器学习项目课程+项目代码+资料

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    最新机器学习一线高级项目 融入全新k近邻算法 全套机器学习项目课程+项目代码+资料
    最新机器学习一线高级项目 融入全新k近邻算法 全套机器学习项目课程+项目代码+资料
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    最新机器学习一线高级项目 融入全新k近邻算法 全套机器学习项目课程+项目代码+资料
        最新机器学习一线高级项目课程,不仅仅有高级的项目,而在项目进行的同时融入了非常多全新的机器学习及相关技术。课程融入全新的k近邻算法,Bagging、Boosting、AdaBoost、k-means聚类等等,课程没有基础的部分教学,需要同学们已经有扎实的机器学习基础后才能进行进修学习。课程以周为单位,渐进的深入项目,并且课程每周都有任务的总结与作业布置,可以让同学们更加的贴近课程,让学习更有效率,是每位机器学习或相关算法工程师必修的全新高级项目课程。
    ===============课程目录===============
    课程章节目录
    00  第一周:绪论和准备
    01  第一周:学习k-近邻算法
    02  第一周项目作业打卡日
    03  第一周:天池 o2o 优惠券使用预测比赛 - 初级
    04  第一周:本周任务简单总结
    05  第二周:学习决策树的构造
    06  第二周:测试和存储决策树
    07  第二周:项目作业打卡日
    08  第二周:天池 o2o 比赛 - 使用决策树模型
    09  第二周:本周任务简单总结
    11  第三周:文本分类与垃圾邮件过滤
    12  第三周:直播答疑日
    13  第三周:项目作业打卡日
    14  第三周:天池 o2o 比赛 - 使用朴素贝叶斯模型
    15  第三周:本周任务简单总结
    16  第四周:逻辑回归
    17  第四周:项目作业打卡日
    18  第四周:天池 o2o 比赛 - 使用逻辑回归模型
    19  第四周:本周任务简单总结
    20  第四周:支持向量机基本原理
    21  第五周:SMO算法
    22  第五周:核函数
    23  直播答疑
    24  第五周:项目作业打卡日
    25  第五周:使用支持向量机模型
    26  第五周:本周任务简单总结
    27  第六周:Bagging、Boosting、AdaBoost
    28  第六周:AdaBoost 实现、非均衡分类
    29  第六周:项目作业打卡日
    30  第六周:天池 o2o 比赛 - 使用 AdaBoost 模型
    31  第六周:本周任务简单总结
    32  第七周:线性回归
    33  第七周:项目作业打卡日
    34  第七周:正则化、偏差与方差
    35  直播答疑
    36  第七周:CART 树
    37  第八周:树剪枝
    38  第八周:模型树
    40  第八周:项目作业打卡日
    41  第八周: 天池 o2o 优惠券使用预测比赛(进阶)
    42  第八周:本周任务简单总结
    43  第九周:k-means 聚类
    44  第九周:二分 k-means 聚类
    45  第九周:项目作业打卡日+直播问题收集日
    46  第九周:本周任务简单总结
    47  第十周:降维 PCA
    49  第十周:奇异值分解 SVD+直播答疑
    50  第十周:项目作业打卡日2
    51  第十周:项目作业打卡日3
    52  第十周:本周任务简单总结


    详细课程目录

    (1)\00  第一周:绪论和准备;目录中文件数:4个
    ├─(1) ziliao 2.docx
    ├─(2) 【《机器学习实战》训练营】——绪论.mp4
    ├─(3) 资料 3.docx
    ├─(4) 资料.pdf
    (2)\01  第一周:学习k-近邻算法;目录中文件数:2个
    ├─(5) kecheng.pdf
    ├─(6) 资料.docx
    (3)\02  第一周项目作业打卡日;目录中文件数:1个
    ├─(7) 资料.docx
    (4)\03  第一周:天池 o2o 优惠券使用预测比赛 - 初级;目录中文件数:3个
    ├─(8) 03.docx
    ├─(9) 代码 数据集.txt
    ├─(10) 天池 o2o 优惠券使用预测比赛 - 初级.mp4
    (5)\04  第一周:本周任务简单总结;目录中文件数:1个
    ├─(11) 自来哦.docx
    (6)\05  第二周:学习决策树的构造;目录中文件数:5个
    ├─(12) 【作业讲解】——约会网站配对.mp4
    ├─(13) 【作业讲解】—手写识别系统.mp4
    ├─(14) 代码.txt
    ├─(15) 如何构造决策树.mp4
    ├─(16) 资料.docx
    (7)\06  第二周:测试和存储决策树;目录中文件数:1个
    ├─(17) 资料.docx
    (8)\07  第二周:项目作业打卡日;目录中文件数:1个
    ├─(18) 资料.pdf
    (9)\08  第二周:天池 o2o 比赛 - 使用决策树模型;目录中文件数:1个
    ├─(19) 资料.docx
    (10)\09  第二周:本周任务简单总结;目录中文件数:1个
    ├─(20) 资料.docx
    (11)\11  第三周:文本分类与垃圾邮件过滤;目录中文件数:1个
    ├─(21) 资料.docx
    (12)\12  第三周:直播答疑日;目录中文件数:1个
    ├─(22) 第三周:直播答疑日.mp4
    (13)\13  第三周:项目作业打卡日;目录中文件数:1个
    ├─(23) 资料.docx
    (14)\14  第三周:天池 o2o 比赛 - 使用朴素贝叶斯模型;目录中文件数:1个
    ├─(24) 资料.docx
    (15)\15  第三周:本周任务简单总结;目录中文件数:1个
    ├─(25) 资料.docx
    (16)\16  第四周:逻辑回归;目录中文件数:4个
    ├─(26) Python项目:使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件.mp4
    ├─(27) 交叉熵.mp4
    ├─(28) 梯度下降法.mp4
    ├─(29) 资料.pdf
    (17)\17  第四周:项目作业打卡日;目录中文件数:1个
    ├─(30) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (18)\18  第四周:天池 o2o 比赛 - 使用逻辑回归模型;目录中文件数:1个
    ├─(31) 18.docx
    (19)\19  第四周:本周任务简单总结;目录中文件数:1个
    ├─(32) 19.docx
    (20)\20  第四周:支持向量机基本原理;目录中文件数:4个
    ├─(33) 20.docx
    ├─(34) 支持向量机.mp4
    ├─(35) 支持向量机xia.mp4
    ├─(36) 最大间隔分离超平面存在唯一性.mp4
    (21)\21  第五周:SMO算法;目录中文件数:3个
    ├─(37) 21  SMO 算法.docx
    ├─(38) Python项目:从疝气病症预测病马的死亡率.mp4
    ├─(39) SMO算法理论推导.mp4
    (22)\22  第五周:核函数;目录中文件数:2个
    ├─(40) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    ├─(41) 核函数.mp4
    (23)\23  直播答疑;目录中文件数:1个
    ├─(42) zhi播答疑.mp4
    (24)\24  第五周:项目作业打卡日;目录中文件数:1个
    ├─(43) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (25)\25  第五周:使用支持向量机模型;目录中文件数:1个
    ├─(44) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (26)\26  第五周:本周任务简单总结;目录中文件数:1个
    ├─(45) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (27)\27  第六周:Bagging、Boosting、AdaBoost;目录中文件数:3个
    ├─(46) AdaBoost 算法推导过程.mp4
    ├─(47) Python 项目:手写识别问题回顾.mp4
    ├─(48) 第六周:Bagging、Boosting、AdaBoost.docx
    (28)\28  第六周:AdaBoost 实现、非均衡分类;目录中文件数:1个
    ├─(49) 第六周:AdaBoost 实现、非均衡分类.docx
    (29)\29  第六周:项目作业打卡日;目录中文件数:1个
    ├─(50) 第六周:项目作业打卡日.docx
    (30)\30  第六周:天池 o2o 比赛 - 使用 AdaBoost 模型;目录中文件数:1个
    ├─(51) 第六周:天池 o2o 比赛 - 使用 AdaBoost 模型.docx
    (31)\31  第六周:本周任务简单总结;目录中文件数:1个
    ├─(52) 第六周:本周任务简单总结.docx
    (32)\32  第七周:线性回归;目录中文件数:2个
    ├─(53) Python项目:在一个较难数据集上应用 AdaBoost.mp4
    ├─(54) 第七周:线性回归.docx
    (33)\33  第七周:项目作业打卡日;目录中文件数:1个
    ├─(55) 第七周:项目作业打卡日.docx
    (34)\34  第七周:正则化、偏差与方差;目录中文件数:1个
    ├─(56) 第七周:正则化、偏差与方差.docx
    (35)\35  直播答疑;目录中文件数:1个
    ├─(57) 直播.mp4
    (36)\36  第七周:CART 树;目录中文件数:3个
    ├─(58) CART树的构建.mp4
    ├─(59) 第七周:CART 树.docx
    ├─(60) 预测鲍鱼的年龄.mp4
    (37)\37  第八周:树剪枝;目录中文件数:2个
    ├─(61) 树剪枝.mp4
    ├─(62) 第八周:树剪枝.docx
    (38)\38  第八周:模型树;目录中文件数:1个
    ├─(63) 第八周:模型树.docx
    (39)\40  第八周:项目作业打卡日;目录中文件数:1个
    ├─(64) 第八周:项目作业打卡日.docx
    (40)\41  第八周: 天池 o2o 优惠券使用预测比赛(进阶);目录中文件数:2个
    ├─(65) 天池o2o优惠券使用预测比赛解析(进阶).mp4
    ├─(66) 第八周: 天池 o2o 优惠券使用预测比赛(进阶).docx
    (41)\42  第八周:本周任务简单总结;目录中文件数:1个
    ├─(67) 第八周:本周任务简单总结.docx
    (42)\43  第九周:k-means 聚类;目录中文件数:2个
    ├─(68) 普通树回归与模型树回归的比较.mp4
    ├─(69) 第九周:k-means 聚类.pdf
    (43)\44  第九周:二分 k-means 聚类;目录中文件数:2个
    ├─(70) 二分K-Means聚类.mp4
    ├─(71) 第九周:二分 k-means 聚类.docx
    (44)\45  第九周:项目作业打卡日+直播问题收集日;目录中文件数:1个
    ├─(72) 第九周:项目作业打卡日+直播问题收集日.docx
    (45)\46  第九周:本周任务简单总结;目录中文件数:2个
    ├─(73) 对地理坐标进行聚类.mp4
    ├─(74) 第九周:本周任务简单总结.docx
    (46)\47  第十周:降维 PCA;目录中文件数:2个
    ├─(75) PCA.mp4
    ├─(76) 第十周:降维 PCA.docx
    (47)\49  第十周:奇异值分解 SVD+直播答疑;目录中文件数:3个
    ├─(77) SVD.mp4
    ├─(78) zhibo .mp4
    ├─(79) 新建 Microsoft Word 文档.docx
    (48)\50  第十周:项目作业打卡日2;目录中文件数:2个
    ├─(80) 利用PCA对半导体制造数据降维.mp4
    ├─(81) 第十周:项目作业打卡日2.docx
    (49)\51  第十周:项目作业打卡日3;目录中文件数:1个
    ├─(82) 第十周:项目作业打卡日3.docx
    (50)\52  第十周:本周任务简单总结;目录中文件数:4个
    ├─(83) 基于 SVD 的图像压缩.mp4
    ├─(84) 第十周:本周任务简单总结.pdf
    ├─(85) 课程资源导读必看.pdf
    ├─(86) 餐馆菜肴推荐引擎.mp4

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