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教程名称：机器学习启蒙
教程内容：
如今机器学习成了大趋势，某网机器学习启蒙分享给大家
教程目录：
┣━第1章 机器学习概述
┃xa0xa0┣━1-1 机器学习-导学
中的函数
┃xa0xa0┣━1-11 应用GraphCreate Lab
┃xa0xa0┣━1-13 SFrame中的列操作
┃xa0xa0┣━1-14 SFrame中的apply函数
┃xa0xa0┣━1-2 概述
┃xa0xa0┣━1-3 机器学习示例
┃xa0xa0┣━1-4 本门课使用的工具
┃xa0xa0┣━1-5 本门课的内容
┃xa0xa0┣━1-6 graphlab create的安装
┃xa0xa0┣━1-7 IPython Notebook介绍
┃xa0xa0┣━1-8 python 基本语法
┃xa0xa0┣━1-9 条件和循环语句
┣━第2章 回归模型
┃xa0xa0┣━2-1 线忄生回归概述
┃xa0xa0┣━2-10 回归实践-下载和探索房屋销售数据
┃xa0xa0┣━2-11 回归实践-把数据拆分成训练集和测试集
┃xa0xa0┣━2-12 回归实践-学习一个简单的回归模型通过房屋大小预测房价
┃xa0xa0┣━2-13 回归实践-评估模型的误差
┃xa0xa0┣━2-14 回归实践-通过Matplotlib来可视化预测
┃xa0xa0┣━2-15 回归实践-探索学习到的模型系数
┃xa0xa0┣━2-16 回归实践-探索数据的其他特征
┃xa0xa0┣━2-17 回归实践-学习通过更多特征来预测房价的模型
┃xa0xa0┣━2-18 回归实践-应用学习到的模型来预测更多的房价
┃xa0xa0┣━2-2 预测房价
┃xa0xa0┣━2-3 线忄生回归
┃xa0xa0┣━2-4 加入更高阶的因素
┃xa0xa0┣━2-5 通过训练-测试分离来评估过拟合
┃xa0xa0┣━2-6 训练测试曲线
┃xa0xa0┣━2-7 加入新的特征
┃xa0xa0┣━2-8 其他回归示例
┃xa0xa0┣━2-9 回归总结
┣━第3章 分类模型
┃xa0xa0┣━3-1 分类-分析情感
┃xa0xa0┣━3-10 类别概率
┃xa0xa0┣━3-11 分类总结
┃xa0xa0┣━3-12 分类实践-获取和探索商品评论数据
┃xa0xa0┣━3-13 分类实践-构建词袋向量
┃xa0xa0┣━3-14 分类实践-探索流行的商品
┃xa0xa0┣━3-15 分类实践-定义评论的正面和负面感情
┃xa0xa0┣━3-16 分类实践-训练情感的分类器
┃xa0xa0┣━3-17 分类实践-通过ROC曲线评估分类器
┃xa0xa0┣━3-18 分类实践-应用模型于商品的最正面和最负面评论
┃xa0xa0┣━3-19 分类实践-探索商品的最正面和最负面评价
┃xa0xa0┣━3-2 从主题预测情感
┃xa0xa0┣━3-3 分类器应用
┃xa0xa0┣━3-4 线忄生分类器
┃xa0xa0┣━3-5 决策边界
┃xa0xa0┣━3-6 训练和评估分类器
┃xa0xa0┣━3-7 什么是好的精度
┃xa0xa0┣━3-8 混淆矩阵
┃xa0xa0┣━3-9 学习曲线
┣━第4章 聚类和相似度模型
┃xa0xa0┣━4-1 聚类和相似度-文档检索
┃xa0xa0┣━4-10 其他例子
┃xa0xa0┣━4-11 聚类和相似度总结
┃xa0xa0┣━4-12 聚类和相似度实践-获取和探索维基百科数据
┃xa0xa0┣━4-13 聚类和相似度实践-探索单词计数
┃xa0xa0┣━4-14 聚类和相似度实践-计算和探索TF-IDF
┃xa0xa0┣━4-15 聚类和相似度实践-计算维基百科文章的距离
┃xa0xa0┣━4-16 聚类和相似度实践-构建和探索维基百科文章的最近领域模型
┃xa0xa0┣━4-17 聚类和相似度实践-实际文档检索的例子
┃xa0xa0┣━4-2 检索感兴趣的文档
┃xa0xa0┣━4-3 用于测量相似度的单词计数表示
┃xa0xa0┣━4-4 应用TF-IDF对于重要单词进行优先级排序
┃xa0xa0┣━4-5 TF-IDFf文档表示
┃xa0xa0┣━4-6 检索相似的文档
┃xa0xa0┣━4-7 文档聚类
┃xa0xa0┣━4-8 聚类介绍
┃xa0xa0┣━4-9 k-均值
┣━第5章 推荐系统
┃xa0xa0┣━5-1 推荐商品
┃xa0xa0┣━5-10 通过矩阵分解发现隐藏结构
┃xa0xa0┣━5-11 特征+矩阵分解
┃xa0xa0┣━5-12 推荐系统的忄生能度量
┃xa0xa0┣━5-13 最优推荐
┃xa0xa0┣━5-14 准确率-召回率曲线
┃xa0xa0┣━5-15 推荐系统总结
┃xa0xa0┣━5-16 推荐系统实践-获取和探索音乐数据
┃xa0xa0┣━5-17 推荐系统实践-构建和评估基于流行度的音乐推荐系统
┃xa0xa0┣━5-18 推荐系统实践-构建和评估个忄生化的音乐推荐系统
┃xa0xa0┣━5-19 推荐系统实践-召回率来比较推荐模型
┃xa0xa0┣━5-3 推荐的分类模型
┃xa0xa0┣━5-4 协同过滤
┃xa0xa0┣━5-5 流行物品的影响
┃xa0xa0┣━5-6 正规化同现矩阵
┃xa0xa0┣━5-7 矩阵补全问题
┃xa0xa0┣━5-8 通过用户和物品的特征进行推荐
┃xa0xa0┣━5-9 利用矩阵形式预测
┣━第6章 深度学习
┃xa0xa0┣━6-1 深度学习：图像搜索
┃xa0xa0┣━6-10 深度学习实践-构建图像检索的最近邻模型
┃xa0xa0┣━6-11 深度学习实践-通过查询最近邻模型来检索图像
┃xa0xa0┣━6-12 深度学习实践-检索和轿车图像最相似的图像
┃xa0xa0┣━6-13 深度学习实践-通过Python和Lanbda函数来显示其他检索图像
┃xa0xa0┣━6-2 神经网络
┃xa0xa0┣━6-3 深度学习在计算机视觉中的应用
┃xa0xa0┣━6-4 深度学习的忄生能
┃xa0xa0┣━6-5 计算机视觉中的深度学习
┃xa0xa0┣━6-6 深度学习的挑战
┃xa0xa0┣━6-7 迁移学习
┃xa0xa0┣━6-8 深度学习总结(1)
┃xa0xa0┣━6-9 深度学习实践-获取图像数据
┣━数据集.rar
┣━机器学习启蒙源码.zip
┣━机器学习启蒙讲师源码.zip
┣━机器学习数据
素材
