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    智能机器人开发课程 从机器学习于Kaggle深度应用到NLP实战课程 涵盖Word2vec项目应用

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    智能机器人开发课程 从机器学习于Kaggle深度应用到NLP实战课程 涵盖Word2vec项目应用
    智能机器人开发课程 从机器学习于Kaggle深度应用到NLP实战课程 涵盖Word2vec项目应用
    智能机器人开发课程 从机器学习于Kaggle深度应用到NLP实战课程 涵盖Word2vec项目应用

    智能机器人开发课程 从机器学习于Kaggle深度应用到NLP实战课程 涵盖Word2vec项目应用
    智能机器人开发课程 从机器学习于Kaggle深度应用到NLP实战课程 涵盖Word2vec项目应用
    智能机器人开发课程基于两大课程内容部分组成,第一部分是机器学习喻Kaggle深度应用课程,本部分内容包括了kaggle案例实战课程,机器学习应用班,机器学习实战课程及课程资料,还安排有机器学习高级项目,这项目中就包括了自然语言处理和视觉聊天机器人项目。第二部分课程内容有NLP到Word2vec实战,自动聊天机器人项目班,自然语言处理班内容,完全掌握课程设置的内容,同学们就可以独自进行初级的智能机器人开发实战了。
    ==============课程目录===============
    机器学习深度应用课程目录:
    (1)\kaggle案例实战班
    (2)\机器学习应用班
    (3)\机器学习视频
    (4)\机器学习资料
    (5)\机器学习项目班
    (6)\kaggle案例实战班\视频
    ├─第一课 通过kaggle经典案例掌握机器学习算法的通用流程.TS
    ├─第七课 电商推荐与销量预测案例实战.TS
    ├─第三课 计算广告实战:排序与CTR预估问题.TS
    ├─第二课 经济金融案例实战:房价与股市预测.TS
    ├─第五课 通过能源预测与分配案例实战机器学习的完整流程.TS
    ├─第八课 金融风控案例的完整分析与实战.TS
    ├─第六课 深度学习比赛:猫狗分辨与人脸表情识别.TS
    ├─第四课 通过KDD2013比赛实战NLP问题.TS
    (7)\kaggle案例实战班\资料;目录中文件数:0个
    (8)\机器学习应用班\视频;目录中文件数:10个
    ├─第10课 社交网络在工业界的应用.TS
    ├─第1课 数学基础.TS
    ├─第2课 随机森林及其应用.TS
    ├─第3课 特征工程与模型调优.TS
    ├─第4课 推荐系统与案例.TS
    ├─第5课 CTR预估.TS
    ├─第6课 NLP应用基础.TS
    ├─第7课 深度学习在NLP中的应用.TS
    ├─第8课 图像检索与相关应用.TS
    ├─第9课 计算机视觉中的物体检测.TS
    (9)\机器学习应用班\资料;目录中文件数:0个
    (10)\机器学习第九期\视频
    ├─凸优化.TS
    ├─微积分.TS
    ├─概率论.TS
    ├─第10课 聚类.TS
    ├─第11课 聚类与推荐系统实战.TS
    ├─第12课 贝叶斯网络.TS
    ├─第13课 隐马尔科夫模型HMM.TS
    ├─第14课 主题模型.TS
    ├─第15课 神经网络初步.ts
    ├─第16课 卷积神经网络与计算机视觉.TS
    ├─第17课 循环神经网络与自然语言处理.TS
    ├─第18课 深度学习实践.TS
    ├─第1课 回归问题与应用.TS
    ├─第2课 决策树与树集成模型.TS
    ├─第3课 SVM.TS
    ├─第4课 最大熵与EM算法(上).TS
    ├─第4课 最大熵与EM算法(下).TS
    ├─第5课 机器学习中的特征工程处理.TS
    ├─第6课 多算法组合与模型最优化.TS
    ├─第7课 sklearn与机器学习实战.TS
    ├─第8课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战.TS
    ├─第9课 电商推荐系统.TS
    ├─线性代数.TS
    (11)\机器学习\资料
    (12)\机器学习\视频
    ├─第10课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战.TS
    ├─第11课 用户画像与推荐系统.TS
    ├─第12课 聚类.TS
    ├─第13课 聚类与推荐系统实战.TS
    ├─第14课 贝叶斯网络.TS
    ├─第15课 隐马尔科夫模型HMM.TS
    ├─第16课 主题模型.TS
    ├─第17课 神经网络初步.TS
    ├─第18课 卷积神经网络与计算机视觉.TS
    ├─第19课 循环神经网络与自然语言处理.TS
    ├─第20课 深度学习实践.TS
    ├─第3课 回归问题与应用.TS
    ├─第4课 决策树、随机森林、GBDT.TS
    ├─第5课 SVM.TS
    ├─第7课 机器学习中的特征工程处理.TS
    ├─第8课 多算法组合与模型最优化.TS
    ├─第9课 sklearn与机器学习实战.TS
    (13)\机器学习第八期\资料
    (14)\机器学习项目班\视频
    ├─第10课 金融反欺诈模型训练.TS
    ├─第1课 音乐推荐系统_(上).TS
    ├─第2课 音乐推荐系统_(下).TS
    ├─第3课 神经网络实现机器翻译.TS
    ├─第4课 基于pytorch的风格转换.TS
    ├─第5课 文本主题与分类_(上).TS
    ├─第6课 文本主题与分类_(下).TS
    ├─第7课 电商点击率预估_(上).TS
    ├─第8课 电商点击率预估_(下).TS
    ├─第9课 视觉聊天机器人.TS
    (15)\机器学习项目班\资料
    (16)\kaggle案例实战班\资料\相关资料
    ├─DSB2017-kaggle肺癌检测第一名解决方案和代码.zip
    (17)\kaggle案例实战班\资料\第1课
    ├─blending.py
    ├─homework_1.ipynb
    ├─homework_2.ipynb
    ├─第1课 机器学习算法、工具与流程概述.pdf
    (18)\kaggle案例实战班\资料\第2课
    ├─资料与代码.zip
    (19)\kaggle案例实战班\资料\第3课
    ├─第3课 排序与CTR预估.pdf
    ├─资料和代码.zip
    (20)\kaggle案例实战班\资料\第4课
    ├─代码及资料.zip
    ├─第4课 通过KDD2013比赛实战NLP问题.pdf
    (21)\kaggle案例实战班\资料\第5课
    ├─代码及资料.zip
    ├─第5课 能源预测与分配问题.pdf
    (22)\kaggle案例实战班\资料\第6课
    ├─代码及资料.zip
    (23)\kaggle案例实战班\资料\第7课
    ├─代码及资料.zip
    ├─第7课 推荐与销量预测相关问题.pdf
    (24)\kaggle案例实战班\资料\第8课
    ├─PPD_RiskControl_Competition.zip
    ├─金融风控大赛解决方案.pdf
    (25)\机器学习应用班\资料\相关资料
    ├─Ali_power_prediction_Data_processing_and_tree_based_model_modelling.ipynb
    ├─ffm.pdf
    ├─小世界网络与无标度网络的社区结构研究.pdf
    ├─推荐系统3个案例.zip
    ├─机器学习应用班index(update_all)-By远洋.docx
    (26)\机器学习应用班\资料\第10课
    ├─第10课 社交网络在工业界的应用.pdf
    ├─第10课 社交网络在工业界的应用.zip
    (27)\机器学习应用班\资料\第1课
    ├─第1课 数学基础_课堂笔记.pdf
    (28)\机器学习应用班\资料\第2课
    ├─第2课 随机森林及其应用.pdf
    (29)\机器学习应用班\资料\第3课
    ├─Feature_engineering_and_model_tuning.zip
    ├─Kaggle event recommendation competition.ipynb
    ├─Kaggle event推荐比赛思路.pdf
    ├─Kaggle event推荐比赛数据百度云盘地址.txt
    ├─第3课 特征工程与模型调优.pdf
    (30)\机器学习应用班\资料\第4课
    ├─推荐系统3个案例.zip
    ├─第4课 推荐系统.pdf
    (31)\机器学习应用班\资料\第5课
    ├─CTR资料.zip
    ├─寒老师汇总CTR资源.txt
    ├─第5课 分类排序与CTR预估.pdf
    (32)\机器学习应用班\资料\第6课
    ├─naive_bayes-master.zip
    ├─第6课 自然语言处理应用基础.pdf
    (33)\机器学习应用班\资料\第7课
    ├─第7课 深度学习在自然语言处理的应用.pdf
    (34)\机器学习应用班\资料\第8课
    ├─第8课 图像检索与那些相关的应用.pdf
    (35)\机器学习应用班\资料\第9课
    ├─第9课 计算机视觉中的物体检测.pdf
    (36)\机器学习第九期\资料\4次数学预习课讲义
    ├─凸优化简介.pdf
    ├─微分学与梯度下降法.pdf
    ├─概率论.pdf
    ├─线性代数基础_.pdf
    (37)\机器学习第九期\资料\GPU使用方法
    ├18VIP WIN下GPU服务器使用方法.pdf
    ├18VIPMac便捷连接远程GPU服务器.pdf
    (38)\机器学习第九期\资料\天池电力AI大赛数据及代码
    ├─Tianchi_power_baseline_bramble.ipynb
    (39)\机器学习第九期\资料\学员课程笔记;目录中文件数:14个
    ├─linux笔记.png
    ├─Sklearn与机器学习实战.png
    ├─机器学习第9期全.png
    ├─多算法组合与模型最优.png
    ├─深度学习解决文本大规模分类.png
    ├─特征工程.png
    ├─第10课——聚类算法.png
    ├─第12课 贝叶斯网络.png
    ├─第13课 隐马可夫链HMM.png
    ├─第14课  主题模型LDA.png
    ├─第15课 深度学习初步.png
    ├─第16课 卷积神经网络与计算机视觉.png
    ├─第9课 推荐系统原理与应用.png
    ├─高级工具库xgboost LightGBM与建模实战.png
    (40)\机器学习第九期\资料\第10课
    ├─数据&代码.zip
    ├─第十课 聚类.pdf
    (41)\机器学习第九期\资料\第11课
    ├─kaggle_recommendation_competitions.zip
    (42)\机器学习第九期\资料\第12课
    ├─第12课 贝叶斯网络.pdf
    (43)\机器学习第九期\资料\第13课
    ├─HMM_POS_TAG.html
    ├─第13课 HMM.pdf
    (44)\机器学习第九期\资料\第14课
    ├─第14课 主题模型.pdf
    ├─资料与代码.zip
    (45)\机器学习第九期\资料\第15课
    ├─深度学习初步.pdf
    (46)\机器学习第九期\资料\第16课
    ├─CNN.pdf
    (47)\机器学习第九期\资料\第17课
    ├─循环神经网络与应用.pdf
    (48)\机器学习第九期\资料\第18课
    ├─tensorflow_pytorch.zip
    ├─深度学习框架介绍与应用.pdf
    (49)\机器学习第九期\资料\第1课
    ├─homework.zip
    ├─regression_based_algorithms.zip
    ├─回归类问题机器学习.pdf
    (50)\机器学习第九期\资料\第2课
    ├─DecisionTrees.zip
    ├─决策树与随机森林.pdf
    (51)\机器学习第九期\资料\第3课
    ├─svm-code作业和解释.txt
    ├─SVM.pdf
    ├─SVM相关资料.txt
    (52)\机器学习第九期\资料\第4课
    ├─gmm-em-clustering-master.zip
    (53)\机器学习第九期\资料\第5课
    ├─Kaggle-Bike-sharing-competition.zip
    ├─第5课:机器学习中的特征工程.pdf
    (54)\机器学习第九期\资料\第6课
    ├─Kaggle信用卡欺诈检测项目.txt
    ├─Model_ensemble-example.zip
    ├─第6课:模型调优与融合.pdf
    (55)\机器学习第九期\资料\第7课
    ├─housing.tgz
    ├─sklearn_learning.zip
    (56)\机器学习第九期\资料\第8课
    ├─xgboost_lightgbm.zip
    (57)\机器学习第九期\资料\第9课
    ├─Recommender System Examples.ipynb
    ├─第9课-推荐系统原理与应用.pdf
    (58)\机器学习第八期\资料\相关资料
    ├─data_all_20170524.csv
    ├─pima-indians-diabetes.csv
    ├─Tianchi_power_baseline_bramble.ipynb
    ├─阿里妈妈:大数据下的广告排序技术及实践.pdf
    (59)\机器学习第八期\资料\第10课
    ├─Using Xgboost to predict sales.html
    ├─Xgboost usage demo.html
    (60)\机器学习第八期\资料\第11课
    ├─第11课 推荐系统.pdf
    (61)\机器学习第八期\资料\第12课
    ├─lesson12_clustering.zip
    (62)\机器学习第八期\资料\第13课
    ├─Lesson13_RecommendationSystemCompetition.zip
    (63)\机器学习第八期\资料\第14课
    ├─lesson14_graphical models.pdf
    (64)\机器学习第八期\资料\第15课
    ├─lesson15_graphical models II.pdf
    (65)\机器学习第八期\资料\第16课
    ├─Gibbs_LDA.html
    (66)\机器学习第八期\资料\第19课
    ├─poem_generator.zip
    ├─第19课:循环神经网络与自然语言处理.pdf
    (67)\机器学习第八期\资料\第1课(上)
    ├─lesson1_补充材料_线性代数选讲 PCA.ipynb
    ├─lesson1_补充材料_随机梯度下降法概述_翻译.pdf
    ├─lesson1微积分线性代数选讲(管).pdf
    (68)\机器学习第八期\资料\第20课
    ├─第20课:深度学习框架与应用案例.pdf
    (69)\机器学习第八期\资料\第2课(上)
    ├─lesson2概率与凸优化(邓).pdf
    (70)\机器学习第八期\资料\第3课
    ├─lecture_3_codes.zip
    ├─第3课:回归类模型与应用.pdf
    (71)\机器学习第八期\资料\第4课
    ├─house_price.html
    ├─Housingpricetest-第4课.csv
    ├─Housingpricetrain-第4课.csv
    ├─lesson4_决策树随机森林.pdf
    (72)\机器学习第八期\资料\第5课
    ├─lesson5_深入理解SVM.pdf
    (73)\机器学习第八期\资料\第6课
    ├─IIS.pdf
    ├─MaxEntEM.pdf
    (74)\机器学习第八期\资料\第7课
    ├─lesson7课件_Kaggle-Bicycle-Example.zip
    ├─第7课:机器学习中的特征工程.pdf
    (75)\机器学习第八期\资料\第8课
    ├─Feature_engineering_and_model_tuning.zip
    ├─Tianchi_power_baseline.ipynb
    ├─天池电力数据power_AI.csv
    ├─第8课:模型调优与融合.pdf
    (76)\机器学习第八期\资料\第9课
    ├─sklearn知识要点.html
    ├─无敌Scikit_Learn小抄.pdf
    ├─机器学习基本知识.html
    (77)\机器学习项目班\资料\第10课
    ├─code.zip
    ├─第十课 金融反欺诈模型训练.pdf
    (78)\机器学习项目班\资料\第1课
    ├─recommendation_system_codes.tar(1).gz
    ├─《推荐系统》数据与代码说明(1).txt
    ├─第1课导图.png
    (79)\机器学习项目班\资料\第2课
    ├─第2课导图.png
    (80)\机器学习项目班\资料\第3课
    ├─第3课 GitHub链接.pdf
    ├─第3课导图.png
    (81)\机器学习项目班\资料\第4课
    ├─style_transfer.zip
    ├─第4课导图.png
    ├─第四课 pytorhc-transfer.pdf
    (82)\机器学习项目班\资料\第5课
    ├─机器学习项目班第5-6课.txt
    ├─第5课导图.png
    (83)\机器学习项目班\资料\第7课
    ├─lesson 7 data && codes.zip
    ├─Tencent cvr prediction.zip
    (84)\机器学习项目班\资料\第8课
    ├─blagging.py
    ├─lesson 8 data && codes.zip
    (85)\机器学习项目班\资料\第9课
    ├─第九课 视觉聊天机器人 - 次世代的图灵测试.pdf

    NLP到Word2vec实战课程目录:

    (1)\NLP到Word2vec实战班;目录中文件数:0个
    (2)\自动聊天机器人项目班;目录中文件数:0个
    (3)\自然语言处理班;目录中文件数:0个
    (4)\NLP到Word2vec实战班\视频;目录中文件数:4个
    ├─第1课 NLP理论基础.TS
    ├─第2课 Word2Vec理论基础.TS
    ├─第3课 Word2Vec实战案例课-- Kaggle竞赛案例.TS
    ├─第4课 从Word2Vec到FastText的新发展+案例.TS
    (5)\NLP到Word2vec实战班\资料;目录中文件数:0个
    (6)\自动聊天机器人项目班\视频;目录中文件数:8个
    ├─第1课 聊天机器人的基础模型与综述.TS
    ├─第2课 NLP基础及扫盲.TS
    ├─第3课 用基础机器学习方法制作聊天机器人.TS
    ├─第4课 深度学习基础及扫盲.TS
    ├─第5课 深度学习聊天机器人原理.TS
    ├─第6课 用深度学习方法制作聊天机器人.TS
    ├─第7课 看图回答VQA.TS
    ├─第8课 简单易用的聊天机器人开发平台与展望.TS
    (7)\自动聊天机器人项目班\资料;目录中文件数:0个
    (8)\自然语言处理班\视频;目录中文件数:8个
    ├─第1课 NLP基础技能 .TS
    ├─第2课 从语言模型到朴素贝叶斯.TS
    ├─第3课 LDA主题模型.TS
    ├─第4课 基于统计的翻译系统.TS
    ├─第5课 隐马尔科夫模型及其应用.TS
    ├─第6课 深度学习与NLP简单应用.TS
    ├─第7课 词向量与相关应用.TS
    ├─第8课 条件随机场与应用.TS
    (9)\自然语言处理班\资料;目录中文件数:0个
    (10)\NLP到Word2vec实战班\资料\第1课;目录中文件数:2个
    ├─search relevance.zip
    ├─第1课 NLP基础.pdf
    (11)\NLP到Word2vec实战班\资料\第2课;目录中文件数:2个
    ├─LR softmax and BP reference.txt
    ├─第2课 词向量到word2vec与相关应用.pdf
    (12)\NLP到Word2vec实战班\资料\第3课;目录中文件数:5个
    ├─Chinese-sentiment-analysis.zip
    ├─kaggle-word2vec-ipynb.zip
    ├─Recommender Systems using Word Embeddings.pdf
    ├─word2vec-recommender.zip
    ├─第3课 应用案例.pdf
    (13)\NLP到Word2vec实战班\资料\第4课;目录中文件数:2个
    ├─第4课 从Word2Vec到FastText的发展.pdf
    ├─资料及代码.zip
    (14)\自动聊天机器人项目班\资料\第1课;目录中文件数:2个
    ├─ChatBot第一课配课代码.zip
    ├─第1课 综述.pdf
    (15)\自动聊天机器人项目班\资料\第2课;目录中文件数:1个
    ├─第2课 NLP基础.pdf
    (16)\自动聊天机器人项目班\资料\第3课;目录中文件数:2个
    ├─第3课-机器学习构建聊天机器人(1).pdf
    ├─语聊和代码.zip
    (17)\自动聊天机器人项目班\资料\第4课;目录中文件数:1个
    ├─第4课:聊天机器人里的深度学习基础大集合.pdf
    (18)\自动聊天机器人项目班\资料\第5课;目录中文件数:2个
    ├─chatbot-deeplearning-retrieval.zip
    ├─第5课-基于深度学习的检索聊天机器人.pdf
    (19)\自动聊天机器人项目班\资料\第6课;目录中文件数:2个
    ├─数据集和参考资料.zip
    ├─第6课-DL聊天机器人.pdf
    (20)\自动聊天机器人项目班\资料\第7课;目录中文件数:2个
    ├─第7课 VQA.pdf
    ├─第7课代码地址.txt
    (21)\自动聊天机器人项目班\资料\第8课;目录中文件数:1个
    ├─第8课.zip
    (22)\自然语言处理班\资料\第1课;目录中文件数:1个
    ├─Lecture_1.zip
    (23)\自然语言处理班\资料\第2课;目录中文件数:1个
    ├─Lecture_2.zip
    (24)\自然语言处理班\资料\第3课;目录中文件数:2个
    ├─Lecture_3 LDA 主题模型课件与资料.rar
    ├─主题模型课件与资料.zip
    (25)\自然语言处理班\资料\第4课;目录中文件数:1个
    ├─statiscal_machine_translation.zip
    (26)\自然语言处理班\资料\第5课;目录中文件数:1个
    ├─课件:HMM.zip
    (27)\自然语言处理班\资料\第6课;目录中文件数:1个
    ├─DLinNLP.zip
    (28)\自然语言处理班\资料\第7课;目录中文件数:1个
    ├─词向量、word2vec、sense2vec与相关应用.pdf
    (29)\自然语言处理班\资料\第8课;目录中文件数:5个
    ├─CRF分词.pdf
    ├─从最大熵看LR.pdf
    ├─最大熵模型.pdf
    ├─条件随机场(公式版).pdf
    ├─条件随机场(初学版).pdf

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