炼数成金机器学习

2023年10月15日 32条评论 1,637次阅读

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机器学习是指一套工具、方法或程式，使到我们可以从现实世界的海量数据里提炼出有价值的知识，规则和模式，然后将它们反哺给前台应用系统，进行预测，推荐等能产生直接经济价值的场景，给用户带来“机器具备人类般高智能”的震撼性体验。对于数据越来越多，而人力成本又越来越高的大数据时代，机器学习能降低企业进行数据分析的成本，掌控有关技术，可以给企业和个人带来巨大的价值。

机器学习，人工智能，数据挖掘，模式识别等技术，其实是同一座山峰在不同视角下的侧影，其技术内涵几乎是一样的，都是回归，分类器，聚类，频繁模式挖掘，神经网络等等，我们学习机器识别的同时，学到的知识同样也可以用于数据挖掘和设计机器人这样高度智能化的产品，这些领域概念之间至少在技术上没有界限，是互相渗透的。

本课程的受众主要是没有经过专业训练的IT专业人员，他们可能是程序员，运维，IT系统架构师等等，也适合没有经过科班训练的数据分析师。数据分析是一个业务+算法+IT的交叉领域，同时熟悉这三方面知识的人，可以玩转大数据，产生无穷无尽的花样，产生巨大的价值。但很无奈的情况是这种人才太少，IT人员即使熟悉本公司的业务，但同时又熟悉算法的人极少。一般只能做一些简单的维度统计，指标计算等等，如果说到开发更高智能的系统，知识上鞭长莫及。本课程的目标，正是要打破知识的鸿沟，向IT人员普及算法知识，并把这些知识用于实际项目，把中国的机器学习应用能力提高一个台阶。

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——/计算机教程QTDLG/09-其他/485-炼数成金 机器学习 [6.4G]/
├──00 资料  
|   ├──Data+Mining+Practical+Machine+Learning+Tools+and+Techniques+3rd+Edition.pdf  6.94M
|   ├──Machine Learning-A Probabilistic Perspective.pdf  25.69M
|   ├──MIT.Foundations of ML.pdf  3.17M
|   ├──MIT.Introduction to ML.2Ed.pdf  3.36M
|   └──数据挖掘：概念与技术（中文第三版）.pdf  33.60M
├──第01课 机器学习概论  
|   ├──ML01.pdf  2.41M
|   ├──ML01a.mp4  178.93M
|   ├──ML01b.mp4  66.37M
|   ├──ML01c.mp4  349.54M
|   └──ML01d.mp4  187.96M
├──第02课 线性回归与Logistic。案例：电子商务业绩预测  
|   ├──ML02.pdf  1.75M
|   ├──ML02a.mp4  82.64M
|   ├──ML02b.mp4  155.45M
|   ├──ML02c.mp4  93.26M
|   ├──ML02d.mp4  80.86M
|   ├──ML02e.mp4  42.29M
|   ├──ML02f.mp4  89.74M
|   ├──ML02g.mp4  18.51M
|   ├──ML02h.mp4  63.45M
|   ├──R-modeling.pdf  9.49M
|   ├──top_1000_sites.tsv  59.84kb
|   ├──假设检验讲解.rar  21.25M
|   └──薛毅书源程序.rar  68.84kb
├──第03课 岭回归，Lasso，变量选择技术。案例：凯撒密码破译  
|   ├──20140408_213926.jpg  1.72M
|   ├──20140408_214028.jpg  1.69M
|   ├──ML03.pdf  2.00M
|   ├──ML03a.mp4  127.95M
|   ├──ML03b.mp4  91.48M
|   ├──ML03c.mp4  123.54M
|   ├──ML03d.mp4  67.95M
|   ├──ML03e.mp4  116.66M
|   └──ML03f.mp4  73.74M
├──第04课 降维技术  
|   ├──ML04a.mp4  175.85M
|   ├──ML04b.mp4  59.96M
|   ├──ML04c.mp4  55.66M
|   ├──ML04d.mp4  115.85M
|   └──ML04e.mp4  136.48M
├──第05课 线性分类器  
|   ├──ML05a.mp4  118.53M
|   ├──ML05b.mp4  25.43M
|   ├──ML05c.mp4  70.61M
|   ├──ML05d.mp4  180.49M
|   └──ML05e.mp4  80.46M
├──第06课 决策树  
|   ├──ML06a.mp4  160.32M
|   ├──ML06b.mp4  54.10M
|   ├──ML06c.mp4  61.20M
|   ├──ML06d.mp4  109.55M
|   └──ML06e.mp4  108.27M
├──第07课 支持向量机  
|   ├──ML07a.avi  95.96M
|   ├──ML07b.avi  72.11M
|   ├──ML07c.avi  87.89M
|   ├──ML07d.avi  128.41M
|   └──ML07e.avi  26.44M
├──第08课 人工神经网络  
|   ├──ML08a.avi  53.09M
|   ├──ML08b.avi  84.08M
|   ├──ML08c.avi  74.48M
|   ├──ML08d.avi  58.06M
|   ├──ML08e.avi  70.90M
|   └──ML08f.avi  134.06M
├──第09课 通过逼近器径向基函数神经网络  
|   ├──ML09a.avi  66.14M
|   ├──ML09b.avi  40.60M
|   ├──ML09c.avi  71.35M
|   ├──ML09d.avi  70.22M
|   ├──ML09e.avi  46.53M
|   ├──ML09f.avi  101.06M
|   ├──ML09g.avi  61.53M
|   └──ML09h.avi  90.93M
├──第10课 概率神经网络和贝叶斯分类器  
|   ├──ML10a.avi  42.95M
|   ├──ML10b.avi  78.07M
|   ├──ML10c.avi  172.88M
|   ├──ML10d.avi  38.42M
|   ├──ML10e.avi  22.94M
|   ├──ML10f.avi  25.07M
|   └──ML10g.avi  45.70M
└──第11课 聚类  
|   ├──ML11a.mp4  113.67M
|   ├──ML11b.mp4  118.09M
|   ├──ML11c.mp4  92.19M
|   ├──ML11d.mp4  163.29M
|   ├──ML11e.mp4  231.16M
|   ├──ML11f.mp4  202.29M
|   └──ML11g.mp4  138.07M