机器学习实战训练营，视频教程下载

适用人群：

想用Python徒手实现机器学习算法、务实代码功底的学员

课程概述：

《机器学习实战》带学训练营上新了全套的视频课啦！读者可从中学会机器学习的核心算法，并能将其运用于一些策略性任务中，如分类、预测、推荐。另外，还可用它们来实现一些更高级的功能，如汇总和简化等。

课程目录：

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

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