机器学习 视频教程

课程介绍：

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。

适用人群：

对机器学习有兴趣的朋友，特别适合想学习算法的IT专业人员或非科班出身的数据分析人员。较好能有一些线性代数，统计等数学基本知识，没有也无妨，可以在课程期间快速补强。

课程截图：

〖课程目录〗:

• | └──26.机器学习
• | | ├──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
• | | ├──第1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2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3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
• | | └──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