最新机器学习一线高级项目 融入全新k近邻算法 全套机器学习项目课程+项目代码+资料



   最新机器学习一线高级项目课程，不仅仅有高级的项目，而在项目进行的同时融入了非常多全新的机器学习及相关技术。课程融入全新的k近邻算法，Bagging、Boosting、AdaBoost、k-means聚类等等，课程没有基础的部分教学，需要同学们已经有扎实的机器学习基础后才能进行进修学习。课程以周为单位，渐进的深入项目，并且课程每周都有任务的总结与作业布置，可以让同学们更加的贴近课程，让学习更有效率，是每位机器学习或相关算法工程师必修的全新高级项目课程。
===============课程目录===============
课程章节目录
00  第一周：绪论和准备
01  第一周：学习k-近邻算法
02  第一周项目作业打卡日
03  第一周：天池 o2o 优惠券使用预测比赛 - 初级
04  第一周：本周任务简单总结
05  第二周：学习决策树的构造
06  第二周：测试和存储决策树
07  第二周：项目作业打卡日
08  第二周：天池 o2o 比赛 - 使用决策树模型
09  第二周：本周任务简单总结
11  第三周：文本分类与垃圾邮件过滤
12  第三周：直播答疑日
13  第三周：项目作业打卡日
14  第三周：天池 o2o 比赛 - 使用朴素贝叶斯模型
15  第三周：本周任务简单总结
16  第四周：逻辑回归
17  第四周：项目作业打卡日
18  第四周：天池 o2o 比赛 - 使用逻辑回归模型
19  第四周：本周任务简单总结
20  第四周：支持向量机基本原理
21  第五周：SMO算法
22  第五周：核函数
23  直播答疑
24  第五周：项目作业打卡日
25  第五周：使用支持向量机模型
26  第五周：本周任务简单总结
27  第六周：Bagging、Boosting、AdaBoost
28  第六周：AdaBoost 实现、非均衡分类
29  第六周：项目作业打卡日
30  第六周：天池 o2o 比赛 - 使用 AdaBoost 模型
31  第六周：本周任务简单总结
32  第七周：线性回归
33  第七周：项目作业打卡日
34  第七周：正则化、偏差与方差
35  直播答疑
36  第七周：CART 树
37  第八周：树剪枝
38  第八周：模型树
40  第八周：项目作业打卡日
41  第八周： 天池 o2o 优惠券使用预测比赛（进阶）
42  第八周：本周任务简单总结
43  第九周：k-means 聚类
44  第九周：二分 k-means 聚类
45  第九周：项目作业打卡日+直播问题收集日
46  第九周：本周任务简单总结
47  第十周：降维 PCA
49  第十周：奇异值分解 SVD+直播答疑
50  第十周：项目作业打卡日2
51  第十周：项目作业打卡日3
52  第十周：本周任务简单总结


详细课程目录

(1)\00  第一周：绪论和准备；目录中文件数:4个
├─(1) ziliao 2.docx
├─(2) 【《机器学习实战》训练营】——绪论.mp4
├─(3) 资料 3.docx
├─(4) 资料.pdf
(2)\01  第一周：学习k-近邻算法；目录中文件数:2个
├─(5) kecheng.pdf
├─(6) 资料.docx
(3)\02  第一周项目作业打卡日；目录中文件数:1个
├─(7) 资料.docx
(4)\03  第一周：天池 o2o 优惠券使用预测比赛 - 初级；目录中文件数:3个
├─(8) 03.docx
├─(9) 代码 数据集.txt
├─(10) 天池 o2o 优惠券使用预测比赛 - 初级.mp4
(5)\04  第一周：本周任务简单总结；目录中文件数:1个
├─(11) 自来哦.docx
(6)\05  第二周：学习决策树的构造；目录中文件数:5个
├─(12) 【作业讲解】——约会网站配对.mp4
├─(13) 【作业讲解】—手写识别系统.mp4
├─(14) 代码.txt
├─(15) 如何构造决策树.mp4
├─(16) 资料.docx
(7)\06  第二周：测试和存储决策树；目录中文件数:1个
├─(17) 资料.docx
(8)\07  第二周：项目作业打卡日；目录中文件数:1个
├─(18) 资料.pdf
(9)\08  第二周：天池 o2o 比赛 - 使用决策树模型；目录中文件数:1个
├─(19) 资料.docx
(10)\09  第二周：本周任务简单总结；目录中文件数:1个
├─(20) 资料.docx
(11)\11  第三周：文本分类与垃圾邮件过滤；目录中文件数:1个
├─(21) 资料.docx
(12)\12  第三周：直播答疑日；目录中文件数:1个
├─(22) 第三周：直播答疑日.mp4
(13)\13  第三周：项目作业打卡日；目录中文件数:1个
├─(23) 资料.docx
(14)\14  第三周：天池 o2o 比赛 - 使用朴素贝叶斯模型；目录中文件数:1个
├─(24) 资料.docx
(15)\15  第三周：本周任务简单总结；目录中文件数:1个
├─(25) 资料.docx
(16)\16  第四周：逻辑回归；目录中文件数:4个
├─(26) Python项目：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件.mp4
├─(27) 交叉熵.mp4
├─(28) 梯度下降法.mp4
├─(29) 资料.pdf
(17)\17  第四周：项目作业打卡日；目录中文件数:1个
├─(30) 新建 Microsoft Word 文档.docx
(18)\18  第四周：天池 o2o 比赛 - 使用逻辑回归模型；目录中文件数:1个
├─(31) 18.docx
(19)\19  第四周：本周任务简单总结；目录中文件数:1个
├─(32) 19.docx
(20)\20  第四周：支持向量机基本原理；目录中文件数:4个
├─(33) 20.docx
├─(34) 支持向量机.mp4
├─(35) 支持向量机xia.mp4
├─(36) 最大间隔分离超平面存在唯一性.mp4
(21)\21  第五周：SMO算法；目录中文件数:3个
├─(37) 21  SMO 算法.docx
├─(38) Python项目：从疝气病症预测病马的死亡率.mp4
├─(39) SMO算法理论推导.mp4
(22)\22  第五周：核函数；目录中文件数:2个
├─(40) 新建 Microsoft Word 文档.docx
├─(41) 核函数.mp4
(23)\23  直播答疑；目录中文件数:1个
├─(42) zhi播答疑.mp4
(24)\24  第五周：项目作业打卡日；目录中文件数:1个
├─(43) 新建 Microsoft Word 文档.docx
(25)\25  第五周：使用支持向量机模型；目录中文件数:1个
├─(44) 新建 Microsoft Word 文档.docx
(26)\26  第五周：本周任务简单总结；目录中文件数:1个
├─(45) 新建 Microsoft Word 文档.docx
(27)\27  第六周：Bagging、Boosting、AdaBoost；目录中文件数:3个
├─(46) AdaBoost 算法推导过程.mp4
├─(47) Python 项目：手写识别问题回顾.mp4
├─(48) 第六周：Bagging、Boosting、AdaBoost.docx
(28)\28  第六周：AdaBoost 实现、非均衡分类；目录中文件数:1个
├─(49) 第六周：AdaBoost 实现、非均衡分类.docx
(29)\29  第六周：项目作业打卡日；目录中文件数:1个
├─(50) 第六周：项目作业打卡日.docx
(30)\30  第六周：天池 o2o 比赛 - 使用 AdaBoost 模型；目录中文件数:1个
├─(51) 第六周：天池 o2o 比赛 - 使用 AdaBoost 模型.docx
(31)\31  第六周：本周任务简单总结；目录中文件数:1个
├─(52) 第六周：本周任务简单总结.docx
(32)\32  第七周：线性回归；目录中文件数:2个
├─(53) Python项目：在一个较难数据集上应用 AdaBoost.mp4
├─(54) 第七周：线性回归.docx
(33)\33  第七周：项目作业打卡日；目录中文件数:1个
├─(55) 第七周：项目作业打卡日.docx
(34)\34  第七周：正则化、偏差与方差；目录中文件数:1个
├─(56) 第七周：正则化、偏差与方差.docx
(35)\35  直播答疑；目录中文件数:1个
├─(57) 直播.mp4
(36)\36  第七周：CART 树；目录中文件数:3个
├─(58) CART树的构建.mp4
├─(59) 第七周：CART 树.docx
├─(60) 预测鲍鱼的年龄.mp4
(37)\37  第八周：树剪枝；目录中文件数:2个
├─(61) 树剪枝.mp4
├─(62) 第八周：树剪枝.docx
(38)\38  第八周：模型树；目录中文件数:1个
├─(63) 第八周：模型树.docx
(39)\40  第八周：项目作业打卡日；目录中文件数:1个
├─(64) 第八周：项目作业打卡日.docx
(40)\41  第八周： 天池 o2o 优惠券使用预测比赛（进阶）；目录中文件数:2个
├─(65) 天池o2o优惠券使用预测比赛解析（进阶）.mp4
├─(66) 第八周： 天池 o2o 优惠券使用预测比赛（进阶）.docx
(41)\42  第八周：本周任务简单总结；目录中文件数:1个
├─(67) 第八周：本周任务简单总结.docx
(42)\43  第九周：k-means 聚类；目录中文件数:2个
├─(68) 普通树回归与模型树回归的比较.mp4
├─(69) 第九周：k-means 聚类.pdf
(43)\44  第九周：二分 k-means 聚类；目录中文件数:2个
├─(70) 二分K-Means聚类.mp4
├─(71) 第九周：二分 k-means 聚类.docx
(44)\45  第九周：项目作业打卡日+直播问题收集日；目录中文件数:1个
├─(72) 第九周：项目作业打卡日+直播问题收集日.docx
(45)\46  第九周：本周任务简单总结；目录中文件数:2个