BitTiger机器学习课程：基础与搭建项目视频课程-涵盖理论课、项目课、实战课等_6.95GB

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文件名称：	BitTiger机器学习课程：基础与搭建项目视频课程-涵盖理论课、项目课、实战课等8i9_共：6.95GB
文件总数量：	120条
压缩文件数量：	0条
压缩文件比：	0%
疑似加密文件：	0条(需要授权播放的文件)
文件创建时间：	2023-09-28 13:53:47

目录：【3.第一模块：实战课】
    4.环境配置.mp4　[26.12MB]
    1.本节代码下载.html　[120B]
    9.运行逻辑回归（第二节）.mp4　[301.33MB]
    6.基本Python操作和Numpy（第二节）.mp4　[129.73MB]
    7.Scikit-learn介绍.mp4　[295.56MB]
    3.JupyterNotebook安装.html　[757B]
    10.数据清洗示例.mp4　[240.13MB]
    5.基本Python操作和Numpy（第一节）.mp4　[128.98MB]
    1.1Github代码下载.html　[148B]
    8.运行逻辑回归（第一节）.mp4　[62.69MB]
    5.1全面的Numpy教程.html　[98B]
    2.本节内容安排.mp4　[7.52MB]

目录：【8.第三模块：理论课】
    5.推荐系统算法的输入和输出.mp4　[18.75MB]
    12.基于用户的协同过滤（第二节）.mp4　[32.87MB]
    7.信任、新颖、多样X和商业化.mp4　[11.25MB]
    16.矩阵因式分解的协同过滤（第一节）.mp4　[52.17MB]
    3.推荐系统介绍（第二节）.mp4　[31.73MB]
    9.基于内容的过滤（第二节）.mp4　[40.27MB]
    10.基于内容的过滤（第三节）.mp4　[12.32MB]
    2.推荐系统介绍（第一节）.mp4　[40.71MB]
    14.基于商品的协同过滤（第一节）.mp4　[13.73MB]
    1.本节内容安排.mp4　[5.14MB]
    11.基于用户的协同过滤（第一节）.mp4　[36.01MB]
    13.基于用户的协同过滤（第三节）.mp4　[13.75MB]
    18.推荐系统的评估.mp4　[14.12MB]
    17.矩阵因式分解的协同过滤（第二节）.mp4　[17.40MB]
    15.基于商品的协同过滤（第二节）.mp4　[10.81MB]
    8.基于内容的过滤（第一节）.mp4　[33.66MB]
    4.几种推荐的方式.mp4　[26.11MB]
    6.显式响应和隐式响应.mp4　[27.11MB]

目录：【9.第三模块：实战课】
    9.奇异值分解（第一节）.mp4　[125.95MB]
    3.玩具问题及基本设置（第一节）.mp4　[88.16MB]
    2.本节内容安排.mp4　[6.83MB]
    12.随机梯度下降的优化过程.mp4　[109.16MB]
    1.本节代码下载.html　[120B]
    1.1Github代码下载.html　[146B]
    6.预测（第二节）.mp4　[92.44MB]
    11.矩阵因式分解的随机梯度下降.mp4　[55.49MB]
    10.奇异值分解（第二节）.mp4　[61.04MB]
    7.提升基准模型（第一节）.mp4　[132.72MB]
    4.玩具问题及基本设置（第二节）.mp4　[122.08MB]
    5.预测（第一节）.mp4　[57.55MB]
    8.提升基准模型（第二节）.mp4　[99.62MB]

目录：【10.第三模块：项目课】
    1.1Github代码下载.html　[160B]
    1.本节代码下载.html　[120B]
    3.Main.py和Webserver.py.mp4　[149.80MB]
    4.RecEngine.py.mp4　[164.87MB]
    9.Models（第二节）.mp4　[189.19MB]
    2.本节内容安排.mp4　[84.06MB]
    7.Learners（第二节）.mp4　[163.85MB]
    5.RecEngine.py、User安alyzer.py和Ranker.py.mp4　[110.86MB]
    6.Learners（第一节）.mp4　[150.68MB]
    8.Models（第一节）.mp4　[163.35MB]

目录：【BitTiger机器学习课程：基础与搭建项目视频课程-涵盖理论课、项目课、实战课等】
    1.课程设计和结构介绍.html　[2.22KB]

目录：【5.第二模块：理论课】
    16.第二模块作业.html　[140B]
    3.决策树的算法.mp4　[32.57MB]
    6.权衡偏差和方差（第一节）.mp4　[29.94MB]
    7.权衡偏差和方差（第二节）.mp4　[28.34MB]
    9.随机森林（第一节）.mp4　[40.93MB]
    10.随机森林（第二节）.mp4　[19.58MB]
    17.第二模块作业解析.mp4　[38.01MB]
    15.支持向量机（第五节）.mp4　[30.76MB]
    13.支持向量机（第三节）.mp4　[53.95MB]
    14.支持向量机（第四节）.mp4　[36.82MB]
    12.支持向量机（第二节）.mp4　[44.96MB]
    1.本节内容安排.mp4　[3.76MB]
    11.支持向量机（第一节）.mp4　[25.59MB]
    2.决策树.mp4　[20.95MB]
    4.节点拆分.mp4　[37.30MB]
    5.决策树的步骤和总结.mp4　[18.78MB]
    8.权衡偏差和方差（第三节）.mp4　[41.42MB]

目录：【4.第一模块：项目课】
    1.1Github代码下载.html　[150B]
    2.Python教程介绍.mp4　[157.61MB]
    3.Numpy.mp4　[136.43MB]
    4.Pandas.mp4　[231.31MB]
    1.本节代码下载.html　[120B]

目录：【2.第一模块：理论课】
    2.课程总体框架.mp4　[53.15MB]
    3.机器学习基本概念：数据和模型（第一节）.mp4　[53.80MB]
    13.第一模块作业解析.mp4　[25.63MB]
    10.过拟合和交叉验证.mp4　[51.27MB]
    11.总结.mp4　[5.37MB]
    4.机器学习基本概念：数据和模型（第二节）.mp4　[64.40MB]
    12.第一模块作业.html　[140B]
    1.本节内容安排.mp4　[4.32MB]
    9.X能指标.mp4　[35.33MB]
    8.基本模型：K-均值.mp4　[51.14MB]
    5.机器学习基本概念：数据和模型（第三节）.mp4　[54.81MB]
    6.基本模型：逻辑回归（第一节）.mp4　[75.86MB]
    7.基本模型：逻辑回归（第二节）.mp4　[79.50MB]

目录：【7.第二模块：项目课】
    10.尝试自己进行编程.html　[226B]
    6.项目实现具体细节（第二节）.mp4　[108.45MB]
    2.开始搭建推荐系统项目.html　[348B]
    8.代码框架介绍（README,Preprocessing）.mp4　[62.82MB]
    1.1Github代码下载.html　[155B]
    1.本节代码下载.html　[120B]
    3.项目介绍（第一节）.mp4　[69.65MB]
    4.项目介绍（第二节）.mp4　[84.66MB]
    5.项目实现具体细节（第一节）.mp4　[113.53MB]
    7.代码框架介绍（main.py）.mp4　[53.55MB]
    9.代码框架介绍（Databaseinterface.py,Webserver.py）.mp4　[59.47MB]