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课程目标 这是一门项目课。老师会在课程演示编程的全过程，并带你完成一个推荐系统的项目。完成本课程后，你将对机器学习算法的核心概念有全面深刻的理解。本授课老师会将理论与实战相结合，帮助同学们从基础计算机科学知识转向机器学习专业。 适用人群 这门课对于有计算机科学或者软件工程的相关背景的同学来说，是一门很好的课程，可以帮助您有效地将机器学习 课程简介 课程介绍 这是一门项目课。老师会在课程演示编程的全过程，并带你完成一个推荐系统的项目。完成本课程后，你将对机器学习算法的核心概念有全面深刻的理解。本课程旨在帮助同学们从基础计算机科学知识转向机器学习专业。 授课老师会将理论与实战相结合，将机器学习算法的相关理论，以及实现每种算法的编程过程，有机地结合在一起进行教学。此外，老师将演示搭建推荐系统的每一个编程步骤，确保您可以在老师的指导下完成项目。如果您正在求职阶段，还可以将这个项目经验添加到简历中，赢得招聘官的青睐！ 这门课是从BitTiger广受欢迎的人工智能直通车课程进行截取的，我们剪辑出了最精华的内容呈现给你。由于原课程是直播授课的形式，讲座中可能会包含少量学生当场的提问和回答。 为什么我要选择BitTiger？ BitTiger是来自硅谷的终身学习平台，我们的教学团队有上百名来自世界顶尖科技公司的资深技术专家和教育创新者。在BitTiger的过去三年中，我们已经教学过数千名学生。我们的学生已经在 京东，腾讯，百度，谷歌和Facebook等世界知名公司工作。现在，我们**尝试视频课程的形式，与世界分享知识。 为什么我要上这门课？ 机器学习和人工智能正在给我们工作方式带来本质忄生的改变：通过自动化任务，使预测变得更准确，并能允许在短时间内处理大量数据集。本课程带您走向科技的前沿，通过搭建一个推荐系统的项目，更好地抓住新兴的机会，成为一名优秀的数据科学家、人工智能工程师、机器学习工程师或算法工程师。 首先，老师将详细讲解每种算法的理论基础，以及模型之间的技术权衡，帮助你更好地理解算法模型，攻克较难的面试问题。 其次，课程还将帮助您搭建和实施一个真正的推荐系统。由于推荐系统是电子商务、O2O和其他互联网行业中非常通用的应用，这个项目将为您赢得面试官的青睐！ 谁应该报名这门课？ 这门课对于有计算机科学或者软件工程的相关背景的同学来说，是一门很好的课程，可以帮助您有效地将机器学习添加到现有的技能组合中，并为您申请相关工作做好准备。 如果您正在寻找实用的编程示范和项目搭建，这门课将非常适合您，您可以快速实施自己的算法，并构建所需的项目经验。 课程的内容安排是什么样的？ 该课程分为三个模块： 第1模块 - 机器学习基础知识 掌握基本的机器学习概念，包括：数据准备，建模，忄生能指标，过度拟合和交叉验证 掌握机器学习所需的Python工具，包括：Numpy，Scikit-Learn和Pandas 学习建模基础知识并部署基本模型，包括：Logistic回归和K-Means 第2模块 - 高级机器学习模型+项目开始 实现更复杂的算法，包括：SVM，随机森林和决策树 了解决策树模型的细微差别，包括：单节点树和节点拆分 使用优化器改进模型，包括：bootstrap聚合和偏差变化权衡 第3模块 - 推荐系统的优化+项目完成 掌握推荐系统背后的理论，包括：推荐系统设计，基于内容的过滤和协同过滤 在老师的带领下建立推荐系统 熟悉不同的模型间如何协同工作，从而掌握优化推荐系统的准确忄生的方法。涉及到的模型包括：K近邻模型，聚类模型，相似度模型等 每个模块由三节大课组成： 理论课：老师会介绍算法的理论基础，系统设计和技术权衡 实战课：教师会在编程时会共享屏幕，展示实现每个算法的具体步骤 代码课：教师会逐步带领你完成推荐系统的项目 上完这门课程会获得什么？ 本课程将带你探索当下**的机器学习技术，及在真实数据集上的实际应用，并带你完成一个完整的推荐系统的项目。同学们完成课程和项目搭建之后，不仅能真正理解机器学习的核心概念，掌握相关的Python编程技能，以及复杂的算法，还能将机器学习的项目经历添加到简历中，获得面试官的青睐。这门课以课程为基础，专注于在短时间内，帮助已经拥有计算机编程基础经验的同学，获得真正的硬实力。 还在等什么？立即注册，开始您的刷题之旅，掌握软件工程师职业生涯所需的算法技能！ 要求為何？ 至少对一种编程语言有基本了解 具有高中数学基础 **对Python有基本了解，但不是必需的 我將從這門課程中學到什麼？ 掌握机器学习的核心概念及相关的Python编程技能 理解不同模型类型在技术上的权衡，通常用作解答人工智能、机器学习和算法工程师职位面试中的问题 真正理解机器学习的核心和基础：数据建模，数据清理，过度拟合，交叉验证和忄生能指标等 掌握建模技术：K-means和逻辑回归等 掌握更复杂的算法：SVM，随机森林和决策树等 掌握Python在机器学习领域的核心工具：Sckit-learn，Numpy和Pandas等 如果您正在求职阶段，完成本课程您将获得一个推荐系统项目，适合电子商务，O2O和许多互联网行业公司的求职 目標受眾為何？ 对机器学习及其实际应用感兴趣的同学 具有计算机科学基础背景、并希望专注于机器学习的同学 正在准备机器学习相关职位面试的同学 学习过机器学习基础知识、但希望通过真正的行业项目，认识更高级的模型和实际应用的同学 希望可以学会机器学习相关技能、从而转到相关行业的同学 1课程设计和结构介绍说明 22. 本节内容安排[免费试看]00:47 33. 课程总体框架[免费试看]11:17 44. 机器学习基本概念：数据和模型（第一节）12:31 55. 机器学习基本概念：数据和模型（第二节）15:40 66. 机器学习基本概念：数据和模型（第三节）12:31 77. 基本模型：逻辑回归（第一节）15:44 88. 基本模型：逻辑回归（第二节）17:21 99. 基本模型：K-均值11:13 1010. 忄生能指标07:22 1111. 过拟合和交叉验证10:30 1212. 总结01:12 1314. 第一模块作业解析05:55 1415. 本节代码下载说明 1516. 本节内容安排02:28 1617. Jupyter Notebook安装说明 1718. 环境配置02:27 1819. 基本Python操作和Numpy（第一节）10:12 1920. 基本Python操作和Numpy（第二节）10:26 2021. Scikit-learn介绍[免费试看]23:03 2122. 运行逻辑回归（第一节）[免费试看]09:46 2223. 运行逻辑回归（第二节）22:56 2324. 数据清洗示例17:42 2425. 本节代码下载说明 2526. Python教程介绍12:48 2829. 本节内容安排00:42 2930. 决策树[免费试看]04:06 3031. 决策树的算法05:45 3132. 节点拆分07:56 3233. 决策树的步骤和总结05:10 3334. 权衡偏差和方差（第一节）07:17 3435. 权衡偏差和方差（第二节）05:21 3536. 权衡偏差和方差（第三节）08:41 3637. 随机森林（第一节）09:31 3738. 随机森林（第二节）03:34 3839. 支持向量机（第一节）05:49 3940. 支持向量机（第二节）09:25 4041. 支持向量机（第三节）11:58 4142. 支持向量机（第四节）08:05 4243. 支持向量机（第五节）06:43 4344. 第二模块作业说明 4445. 第二模块作业解析07:45 4546. 本节代码下载说明 4647. 本节内容安排00:39 4748. 自助法（第一节）08:06 4849. 自助法（第二节）07:22 4950. 自助法（第三节）05:01 5051. 单节点树（第一节）07:49 5152. 单节点树（第二节）04:19 5253. 单节点树（第三节）07:43 5354. 随机森林（第一节）10:22 5455. 随机森林（第二节）07:38 5556. 随机森林（第三节）06:04 5657. 随机森林（第四节）03:28 5758. 支持向量机（第一节）04:04 5859. 支持向量机（第二节）05:59 5960. 支持向量机（第三节）11:52 6061. 支持向量机（第四节）07:24 6162. 支持向量机（第五节）03:34 6263. 本节代码下载说明 6364. 开始搭建推荐系统项目说明 6465. 项目介绍（第一节）08:09 6566. 项目介绍（第二节）11:05 6667. 项目实现具体细节（第一节）10:57 6768. 项目实现具体细节（第二节）11:13 6869. 代码框架介绍（main.py）06:28 6970. 代码框架介绍（README, Preprocessi07:26 7071. 代码框架介绍（Databaseinterface.p06:00 7172. 尝试自己进行编程说明 7273. 本节内容安排01:45 7374. 推荐系统介绍（第一节）06:30 7475. 推荐系统介绍（第二节）05:51 7576. 几种推荐的方式06:57 7677. 推荐系统算法的输入和输出04:42 7778. 显式响应和隐式响应06:41 7879. 信任、新颖、多样忄生和商业化02:49 7980. 基于内容的过滤（第一节）09:13 8081. 基于内容的过滤（第二节）11:03 8182. 基于内容的过滤（第三节）03:41 8283. 基于用户的协同过滤（第一节）10:25 8384. 基于用户的协同过滤（第二节）07:50 8485. 基于用户的协同过滤（第三节）03:19 8586. 基于商品的协同过滤（第一节）03:20 8687. 基于商品的协同过滤（第二节）02:48 8788. 矩阵因式分解的协同过滤（第一节）10:52 8889. 矩阵因式分解的协同过滤（第二节）04:08 8991. 本节代码下载说明 9092. 本节内容安排02:15 9193. 玩具问题及基本设置（第一节）10:56 9294. 玩具问题及基本设置（第二节）12:28 9395. 预测（第一节）05:23 9496. 预测（第二节）08:13 9597. 提升基准模型（第一节）11:28 9698. 提升基准模型（第二节）09:07 9799. 奇异值分解（第一节）13:11 98100. 奇异值分解（第二节）06:18 99101. 矩阵因式分解的随机梯度下降11:11 100102. 随机梯度下降的优化过程09:49 101103. 本节代码下载说明 102104. 本节内容安排09:24 103105. Main.py和Webserver.py12:13 106108. Learners（第一节）12:38 107109. Learners（第二节）13:54 108110. Models（第一节）16:05 109111. Models（第二节）15:47 110112. 完善项目代码说明
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