itTiger机器学习课程：基础与搭建项目视频课程

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【2983 】BitTiger机器学习课程：基础与搭建项目视频课程
　 5. 第二模块：理论课
　 3. 第一模块：实战课
　 6. 第二模块：实战课
　 9. 第三模块：实战课
　 10. 第三模块：项目课
　 2. 第一模块：理论课
　 7. 第二模块：项目课
　 8. 第三模块：理论课
　 4. 第一模块：项目课
　 1. 课程设计和结构介绍【】.html
　　 3. Jupyter Notebook安装【】.html
　　 8. 运行逻辑回归（第一节）【】.mp4
　　 9. 运行逻辑回归（第二节）【】.mp4
　　 1.1 Github代码下载【】.html
　　 5. 基本Python操作和Numpy（第一节）【】.mp4
　　 6. 基本Python操作和Numpy（第二节）【】.mp4
　　 1. 本节代码下载【】.html
　　 4. 环境配置【】.mp4
　　 5.1 全面的Numpy教程【】.html
　　 7. Scikit-learn介绍【】.mp4
　　 2. 本节内容安排【】.mp4
　　 10. 数据清洗示例【】.mp4
　　 1. 本节代码下载【】.html
　　 11. 矩阵因式分解的随机梯度下降【】.mp4
　　 5. 预测（第一节）【】.mp4
　　 10. 奇异值分解（第二节）【】.mp4
　　 9. 奇异值分解（第一节）【】.mp4
　　 12. 随机梯度下降的优化过程【】.mp4
　　 1.1 Github代码下载【】.html
　　 8. 提升基准模型（第二节）【】.mp4
　　 6. 预测（第二节）【】.mp4
　　 2. 本节内容安排【】.mp4
　　 4. 玩具问题及基本设置（第二节）【】.mp4
　　 7. 提升基准模型（第一节）【】.mp4
　　 3. 玩具问题及基本设置（第一节）【】.mp4
　　 7. 权衡偏差和方差（第二节）【】.mp4
　　 11. 支持向量机（第一节）【】.mp4
　　 8. 权衡偏差和方差（第三节）【】.mp4
　　 12. 支持向量机（第二节）【】.mp4
　　 17. 第二模块作业解析【】.mp4
　　 16. 第二模块作业【】.html
　　 10. 随机森林（第二节）【】.mp4
　　 2. 决策树【】.mp4
　　 13. 支持向量机（第三节）【】.mp4
　　 5. 决策树的步骤和总结【】.mp4
　　 9. 随机森林（第一节）【】.mp4
　　 6. 权衡偏差和方差（第一节）【】.mp4
　　 15. 支持向量机（第五节）【】.mp4
　　 1. 本节内容安排【】.mp4
　　 3. 决策树的算法【】.mp4
　　 4. 节点拆分【】.mp4
　　 14. 支持向量机（第四节）【】.mp4
　　 7. 单节点树（第二节）【】.mp4
　　 17. 支持向量机（第五节）【】.mp4
　　 13. 支持向量机（第一节）【】.mp4
　　 6. 单节点树（第一节）【】.mp4
　　 10. 随机森林（第二节）【】.mp4
　　 1.1 Github代码下载【】.html
　　 12. 随机森林（第四节）【】.mp4
　　 2. 本节内容安排【】.mp4
　　 8.1 Decision Stump 简单介绍【】.html
　　 15. 支持向量机（第三节）【】.mp4
　　 11. 随机森林（第三节）【】.mp4
　　 1. 本节代码下载【】.html
　　 16. 支持向量机（第四节）【】.mp4
　　 4. 自助法（第二节）【】.mp4
　　 8. 单节点树（第三节）【】.mp4
　　 9. 随机森林（第一节）【】.mp4
　　 15.1 视频中显示的scikit-learn文档（英文）【】.html
　　 3. 自助法（第一节）【】.mp4
　　 5. 自助法（第三节）【】.mp4
　　 14. 支持向量机（第二节）【】.mp4
　　 5. 机器学习基本概念：数据和模型（第三节）【】.mp4
　　 12. 第一模块作业【】.html
　　 7. 基本模型：逻辑回归（第二节）【】.mp4
　　 13. 第一模块作业解析【】.mp4
　　 10. 过拟合和交叉验证【】.mp4
　　 4. 机器学习基本概念：数据和模型（第二节）【】.mp4
　　 3. 机器学习基本概念：数据和模型（第一节）【】.mp4
　　 11. 总结【】.mp4
　　 1. 本节内容安排【】.mp4
　　 6. 基本模型：逻辑回归（第一节）【】.mp4
　　 2. 课程总体框架【】.mp4
　　 8. 基本模型：K-均值【】.mp4
　　 9. 性能指标【】.mp4
　　 6. Learners（第一节）【】.mp4
　　 2. 本节内容安排【】.mp4
　　 4. RecEngine.py【】.mp4
　　 3. Main.py和Webserver.py【】.mp4
　　 9. Models（第二节）【】.mp4
　　 1. 本节代码下载【】.html
　　 5. RecEngine.py、UserAnalyzer.py和Ranker.py【】.mp4
　　 1.1 Github代码下载【】.html
　　 8. Models（第一节）【】.mp4
　　 7. Learners（第二节）【】.mp4
　　 5. 项目实现具体细节（第一节）【】.mp4
　　 1. 本节代码下载【】.html
　　 10. 尝试自己进行编程【】.html
　　 3. 项目介绍（第一节）【】.mp4
　　 7. 代码框架介绍（main.py）【】.mp4
　　 4. 项目介绍（第二节）【】.mp4
　　 1.1 Github代码下载【】.html
　　 9. 代码框架介绍（Databaseinterface.py, Webserver.py）【】.mp4
　　 6. 项目实现具体细节（第二节）【】.mp4
　　 8. 代码框架介绍（README, Preprocessing）【】.mp4
　　 2. 开始搭建推荐系统项目【】.html
　　 13. 基于用户的协同过滤（第三节）【】.mp4
　　 10. 基于内容的过滤（第三节）【】.mp4
　　 1. 本节内容安排【】.mp4
　　 12. 基于用户的协同过滤（第二节）【】.mp4
　　 16. 矩阵因式分解的协同过滤（第一节）【】.mp4
　　 5. 推荐系统算法的输入和输出【】.mp4
　　 17. 矩阵因式分解的协同过滤（第二节）【】.mp4
　　 18. 推荐系统的评估【】.mp4
　　 2. 推荐系统介绍（第一节）【】.mp4
　　 6. 显式响应和隐式响应【】.mp4
　　 9. 基于内容的过滤（第二节）【】.mp4
　　 15. 基于商品的协同过滤（第二节）【】.mp4
　　 8. 基于内容的过滤（第一节）【】.mp4
　　 11. 基于用户的协同过滤（第一节）【】.mp4
　　 7. 信任、新颖、多样性和商业化【】.mp4
　　 3. 推荐系统介绍（第二节）【】.mp4
　　 14. 基于商品的协同过滤（第一节）【】.mp4
　　 4. 几种推荐的方式【】.mp4
　　 1.1 Github代码下载【】.html
　　 3. Numpy【】.mp4
　　 1. 本节代码下载【】.html
　　 4. Pandas【】.mp4
　　 2. Python教程介绍【】.mp4
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