资源简介

机器学习中的经典算法与案例实战，以最接地气的方式进行通俗讲解，结合数学原理推导从零开始详解每一个复杂的算法，结合真实数据集进行案例实战。

资源目录

——/计算机教程/17-51CTO/070-【微职位专享】 机器学习-进阶篇/
├──第01章 EM算法  
|   ├──1-1 EM算法要解决的问题.mp4  20.92M
|   ├──1-2 隐变量问题.mp4  10.57M
|   ├──1-3 EM算法求解实例.mp4  29.96M
|   ├──1-4 Jensen不等式.mp4  22.22M
|   └──1-5 GMM模型.mp4  16.30M
├──第02章 GMM聚类实例  
|   ├──2-1 GMM实例.mp4  26.86M
|   └──2-2 GMM聚类.mp4  25.90M
├──第03章 线性支持向量机  
|   ├──3-1 支持向量机要解决的问题.mp4  22.42M
|   ├──3-2 距离与数据定义.mp4  19.12M
|   ├──3-3 目标函数.mp4  23.17M
|   ├──3-4 目标函数求解.mp4  20.39M
|   ├──3-5 svm求解实例.mp4  24.78M
|   └──3-6 支持向量的作用.mp4  21.97M
├──第04章 核变换支持向量机  
|   ├──4-1 软间隔问题.mp4  12.41M
|   └──4-2 SVM核变换.mp4  37.50M
├──第05章 支持向量机实例  
|   ├──5-1 sklearn求解支持向量机.mp4  33.96M
|   └──5-2 svm参数选择.mp4  34.53M
├──第06章 机器学习套路与BenchMark  
|   ├──6-1 HTTP检测任务与数据挖掘核心.mp4  33.19M
|   ├──6-2 论文重要程度.mp4  29.82M
|   ├──6-3 BenchMark概述.mp4  24.71M
|   └──6-4 BenchMark的作用.mp4  50.46M
├──第07章 时间序列ARIMA模型  
|   ├──7-1 数据平稳性与差分法.mp4  19.68M
|   ├──7-2 ARIMA模型.mp4  12.89M
|   ├──7-3 相关函数评估方法.mp4  21.15M
|   ├──7-4 建立ARIMA模型.mp4  16.72M
|   └──7-5 参数选择.mp4  28.70M
├──第08章 时间序列实例  
|   ├──8-1 Pandas生成时间序列.mp4  21.43M
|   ├──8-2 数据重采样.mp4  13.47M
|   ├──8-3 滑动窗口.mp4  10.84M
|   ├──8-4 股票预测实例.mp4  24.75M
|   ├──8-5 使用tsfresh库进行分类任务.mp4  39.69M
|   └──8-6 维基百科词条EDA.mp4  43.99M
├──第09章 推荐系统  
|   ├──9-1 简介.mp4  3.15M
|   ├──9-2 推荐系统应用.mp4  12.99M
|   ├──9-3 推荐系统要完成的任务.mp4  7.00M
|   ├──9-4 相似度计算.mp4  9.16M
|   ├──9-5 基于用户的协同过滤.mp4  7.91M
|   ├──9-6 基于物品的协同过滤.mp4  12.39M
|   ├──9-7 隐语义模型.mp4  9.21M
|   ├──9-8 隐语义求解.mp4  10.35M
|   └──9-9 模型评估标准.mp4  8.31M
├──第10章 Python从零开始构建音乐推荐系统  
|   ├──10-1 音乐推荐任务概述.mp4  36.15M
|   ├──10-2 数据集整合.mp4  26.65M
|   ├──10-3 基于物品的协同过滤.mp4  30.72M
|   ├──10-4 物品相似度计算.mp4  34.99M
|   ├──10-5 SVD矩阵分解方法.mp4  32.66M
|   └──10-6 基于矩阵分解的音乐推荐.mp4  35.86M
├──第11章 推荐系统实例  
|   ├──10-1 Surprise库.mp4  14.40M
|   ├──10-2 使用方法.mp4  19.24M
|   └──10-3 得出商品推荐结果.mp4  24.63M
├──第12章 探索性数据分析-赛事数据集  
|   ├──11-1 简介.mp4  4.63M
|   ├──11-2 数据背景介绍.mp4  26.77M
|   ├──11-3 数据读取与预处理.mp4  35.25M
|   ├──11-4 数据切分模块.mp4  37.25M
|   ├──11-5 缺失值可视化.mp4  41.20M
|   ├──11-6 特征可视化展示.mp4  29.90M
|   ├──11-7 多特征之间关系.mp4  27.36M
|   ├──11-8 报表可视化分析.mp4  26.71M
|   └──11-9 红牌和肤色之间的关系.mp4  51.83M
└──第13章 探索性数据分析-农粮组织  
|   ├──12-1 数据背景简介.mp4  45.36M
|   ├──12-2 数据切片分析.mp4  68.82M
|   ├──12-3 单变量分析.mp4  63.98M
|   ├──12-4 峰度与偏度.mp4  42.74M
|   ├──12-5 数据对数变换.mp4  35.03M
|   ├──12-6 数据分析维度.mp4  19.32M
|   └──12-7 变量关系可视化展示.mp4  37.09M

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