2017年最新机器学习与深度学习从基础入门到实战全套视频教程

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课程介绍:
从基本的软件安装到必备的Python扩展讲起，然后对机器学习算法一一讲解，同时配合编程实操的实现过程，适合零基础系统学习，配套资料包括讲义作业软件数据都有。深度学习部分基于tensorflow的讲解演练。从安装到神经网络算法的讲解实操，最后配合推荐系统开发实战，用到了spark。

课程特点:
课程体系非常好，内容完整，适合同学们系统的学习机器学习与深度学习的理论知识，同时包括大量实际演练。

课程目录:
第一部分 机器学习基础与实战
第一章Numpy前导介绍

• 1.Anconda安装
• 2.JupyterNoteBook
• 3.Numpy介绍+ndarry
• 4.ndarry的shape属性巧算
• 5.ndarray的常见创建方式
• 6.NumPy中的数据类型
• 7.NumPy数据类型2
• 8.Numpy基本操作
• 9.索引和切片
• 10.索引和切片（2）
• 11.数组转制与轴兑换
• 12.通用函数
• 13.np.where函数
• 14.np.unique函数
• 15.数组数据文件读取
  

第二章Pandas前导课程

• 1.Pandas介绍
• 2.Series
• 3.索引对象
• 4.DataFrame
• 5.Pandas常用操作（1）
• 6.Pandas常用操作（2）
• 7.缺失值处理
• 8.pandas制图
• 9.Matplotlib（1）
• 10.Matplotlib（2）
• 11.Matplotlib中文输出解决
  

第三章机器学习（一）

• 1.机器学习定义及理性认识
• 2.机器学习商业应用场景.机器学习分类
• 3.机器学习开发流程
• 4.模型评估方法和部署
• 5.线性回归原理推倒过程
• 6.线性回归基础认识及原理讲解
• 7.线性回归案例分析
  

第四章机器学习（二）

• 1.线性回归案例1.正则项.梯度下降
• 2.梯度下降方法及回归案例分析
• 3.线性回归.lasso.ridge.ElasitcNet以及案例分析
• 4.逻辑回归原理
• 5.逻辑回归及案例分析
• 6.softmax回归及案例分析
• 7.综合案例分析
  

第五章机器学习三.决策树

• 1.01决策树.属性分割.信息增益
• 2.02信息增益的计算.模型评估.ID3.C4.5.CART
• 3.03决策树案例分析1
• 4.04决策树案例分析二.过拟合.剪枝分析
• 5.05bagging.随机森林.随机森林案例分析
• 6.06GBDT.Adaboost原理讲解
• 7.07Adaboost案例分析.综合案例分析
  

第六章机器学习四.SVM支持向量机

• 1.svm讲解
• 2.核函数
• 3.代码讲解(一)
• 4.代码讲解(二
• 5.代码讲解(三)
• 6.代码讲解(四)
  

第七章机器学习五.聚类分析+贝叶斯

• 1.聚类的相似性度量（距离公式）
• 2.聚类思想.kmeans聚类.kmeans聚类应用案例
• 3.二分kmeans.kmeans++.kmeansII.canopy.mini.batchkm
• 4.聚类算法的衡量指标及案例实现
• 5.层次聚类及实现案例
• 6.密度聚类
• 7.密度聚类案例实现.谱聚类.谱聚类案例实现
• 8.不同聚类效果对比实现.文本案例.图片案例
• 9.朴素贝叶斯原理.案例1.案例2
• 10.贝叶斯网络
• 11.贝叶斯网络拓展
  

第八章机器学习六.EM.HMM.LDA.ML

• 1.EM算法讲解
• 2.HMM及中文分词
• 3.主题模型
• 4.spark机器学习安装环境
• 5.spark机器学习离线处理及训练和使用
• 6.机器学习实时新闻分类
  

第二部分 深度学习与推荐系统
第一章深度学习概述

• 1.tensorflow安装
• 2.深度学习概述
• 3.深度学习之非线性划分+BP算法
• 4.Linear线性回归案例
• 5.手写数字（mnist）
• 6.手写数字（SimpleNeuralNetwork）
  

第二章CNN卷积神经网络

• 1.CNN卷积神经网络
• 2.卷积神经网络可视化理解
• 3.CNN案例操作(1)
• 4.CNN案例操作(2)
  

第三章RNN循环神经网络

• 1.RNN概述
• 2.RNN实例——验证码识别
• 3.RNN实例——邮件分类
  

第四章总结

• 1.深度学习总结
  

第五章推荐系统

• 1.机器学习部署方式回顾
• 2.推荐系统概述及推荐系统效果评估方式讲解
• 3.协同过滤之基于用户最近邻推荐方式讲解
• 4.协同过滤之基于用户最近邻推荐案例过程讲解
• 5.协同过滤之基于物品最近邻推荐原理及案例过程讲解
• 6.协同过滤之最近邻算法总结一
• 7.协同过滤之最近邻算法总结二
• 8.协同过滤之SVD矩阵分解及关联规则推荐方式讲解
• 9.基于内存的推荐系统讲解
• 10.基于知识的推荐系统讲解
• 11.混合推荐系统及推荐系统攻击讲解
• 12.推荐系统框架介绍及python-recsys简单讲解
• 13.SparkMLlib相关知识概述
• 14.SparkMLlib开发环境搭建
• 15.SparkMLlib案例一：基于豆瓣电影评分数据的协同过滤算法推荐
  

第六章推荐系统&数据挖掘&人工智能

• 1.推荐系统知识回顾
• 2.协同过滤之基于物品最近邻算法SparkCore代码实现一
• 3.协同过滤之基于物品最近邻算法SparkCore代码实现二
• 4.协同过滤之基于物品最近邻算法SparkCore代码实现三
• 5.协同过滤之基于物品最近邻算法SparkCore代码实现四
• 6.Mahout推荐算法实现API讲解一
• 7.Mahout推荐算法实现API讲解二
• 8.Mahout推荐算法实现API讲解三
• 9.Mahout推荐算法实现API讲解四
• 10.Mahout推荐算法实现API讲解五
• 11.数据挖掘基本概念讲解
• 12.关联规则算法逻辑讲解
• 13.关联规则算法SparkCore代码实现讲解
• 14.人工智能总结
  

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thinkersky

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

d1024311844

6666666666

hdosm123

这是什么东东啊

书打动超财英

看帖回帖是美德！:lol

fuvwc

支持一下:lol

ortaundabai

学习了，谢谢分享、、、

xo521

么有分，谁能送我点积分啊::>_<::

何青成

正需要，支持楼主大人了！

linzhenbao

相当不错，感谢无私分享精神！