本套课程机器学习项目课：基础与搭建项目视频课程，手把手带你搭建一个推荐系统，由来自硅谷的冯沁原老师主讲，课程分为理论课和项目实战课文件大小共计6.8G。课程的目标不是涵盖尽可能多的理论概念，而是讲授最基本的机器学习技术，并立即将它们付诸实践，建立一个真实的推荐系统的项目，本课程会重点关注实战技能和项目的实现；课程专注于在短时间内，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，文章底部附下载地址。
理论课：课程将侧重于机器学习的理论和概念部分。老师将介绍某些算法背后的数学原理，并讨论不同算法模型的应用实例。
实战课：课程将针对理论课中教授的理论概念，进行代码上的实现。教师将分享他的屏幕并逐一介绍代码的实现方式。
课程适合学员：
1.对机器学习及其实际应用感兴趣的同学；
2.具有计算机科学基础背景、并希望专注于机器学习的同学；
3.正在准备机器学习相关职位面试的同学；
4.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；
5.希望可以学习机器学习相关技能、从而转到相关行业的同学。
为什么要学习这门课？
机器学习和人工智能正在给我们工作方式带来本质性的改变：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。
机器学习项目课：从基础到搭建项目 视频截图
课程目录：V-79149：机器高级实战项目[6.8G]
1. 课程设计和结构介绍.html
2. 第一模块：理论课
1. 本节内容安排.mp4
2. 课程总体框架.mp4
3. 机器学习基本概念：数据和模型（第一节）.mp4
4. 机器学习基本概念：数据和模型（第二节）.mp4
5. 机器学习基本概念：数据和模型（第三节）.mp4
6. 基本模型：逻辑回归（第一节）.mp4
7. 基本模型：逻辑回归（第二节）.mp4
8. 基本模型：K-均值.mp4
9. 性能指标.mp4
10. 过拟合和交叉验证.mp4
11. 总结.mp4
12. 第一模块作业.html
13. 第一模块作业解析.mp4
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更多课程：yocc.cc
课程说明与解压密码.txt
3. 第一模块：实战课
1. 本节代码下载.html
1.1 Github代码下载.html
2. 本节内容安排.mp4
3. Jupyter Notebook安装.html
4. 环境配置.mp4
5. 基本python操作和Numpy（第一节）.mp4
5.1 全面的Numpy教程.html
6. 基本python操作和Numpy（第二节）.mp4
7. Scikit-learn介绍.mp4
8. 运行逻辑回归（第一节）.mp4
9. 运行逻辑回归（第二节）.mp4
10. 数据清洗示例.mp4
4. 第一模块：项目课
1. 本节代码下载.html
1.1 Github代码下载.html
2. python教程介绍.mp4
3. Numpy.mp4
4. Pandas.mp4
5. 第二模块：理论课
1. 本节内容安排.mp4
2. 决策树.mp4
3. 决策树的算法.mp4
4. 节点拆分.mp4
5. 决策树的步骤和总结.mp4
6. 权衡偏差和方差（第一节）.mp4
7. 权衡偏差和方差（第二节）.mp4
8. 权衡偏差和方差（第三节）.mp4
9. 随机森林（第一节）.mp4
10. 随机森林（第二节）.mp4
11. 支持向量机（第一节）.mp4
12. 支持向量机（第二节）.mp4
13. 支持向量机（第三节）.mp4
14. 支持向量机（第四节）.mp4
15. 支持向量机（第五节）.mp4
16. 第二模块作业.html
17. 第二模块作业解析.mp4
6. 第二模块：实战课
1. 本节代码下载.html
1.1 Github代码下载.html
2. 本节内容安排.mp4
3. 自助法（第一节）.mp4
4. 自助法（第二节）.mp4
5. 自助法（第三节）.mp4
6. 单节点树（第一节）.mp4
7. 单节点树（第二节）.mp4
8. 单节点树（第三节）.mp4
8.1 Decision Stump 简单介绍.html
9. 随机森林（第一节）.mp4
10. 随机森林（第二节）.mp4
11. 随机森林（第三节）.mp4
12. 随机森林（第四节）.mp4
13. 支持向量机（第一节）.mp4
14. 支持向量机（第二节）.mp4
15. 支持向量机（第三节）.mp4
15.1 视频中显示的scikit-learn文档（英文）.html
16. 支持向量机（第四节）.mp4
17. 支持向量机（第五节）.mp4
7. 第二模块：项目课
1. 本节代码下载.html
1.1 Github代码下载.html
2. 开始搭建推荐系统项目.html
3. 项目介绍（第一节）.mp4
4. 项目介绍（第二节）.mp4
5. 项目实现具体细节（第一节）.mp4
6. 项目实现具体细节（第二节）.mp4
7. 代码框架介绍（main.py）.mp4
8. 代码框架介绍（README, Preprocessing）.mp4
9. 代码框架介绍（Databaseinterface.py, Webserver.py）.mp4
10. 尝试自己进行编程.html
8. 第三模块：理论课
1. 本节内容安排.mp4
2. 推荐系统介绍（第一节）.mp4
3. 推荐系统介绍（第二节）.mp4
4. 几种推荐的方式.mp4
5. 推荐系统算法的输入和输出.mp4
6. 显式响应和隐式响应.mp4
7. 信任、新颖、多样性和商业化.mp4
8. 基于内容的过滤（第一节）.mp4
9. 基于内容的过滤（第二节）.mp4
10. 基于内容的过滤（第三节）.mp4
11. 基于用户的协同过滤（第一节）.mp4
12. 基于用户的协同过滤（第二节）.mp4
13. 基于用户的协同过滤（第三节）.mp4
14. 基于商品的协同过滤（第一节）.mp4
15. 基于商品的协同过滤（第二节）.mp4
16. 矩阵因式分解的协同过滤（第一节）.mp4
17. 矩阵因式分解的协同过滤（第二节）.mp4
18. 推荐系统的评估.mp4
9. 第三模块：实战课
1. 本节代码下载.html
1.1 Github代码下载.html
2. 本节内容安排.mp4
3. 玩具问题及基本设置（第一节）.mp4
4. 玩具问题及基本设置（第二节）.mp4
5. 预测（第一节）.mp4
6. 预测（第二节）.mp4
7. 提升基准模型（第一节）.mp4
8. 提升基准模型（第二节）.mp4
9. 奇异值分解（第一节）.mp4
10. 奇异值分解（第二节）.mp4
11. 矩阵因式分解的随机梯度下降.mp4
12. 随机梯度下降的优化过程.mp4
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10. 第三模块：项目课
1. 本节代码下载.html
1.1 Github代码下载.html
2. 本节内容安排.mp4
3. Main.py和Webserver.py.mp4
4. RecEngine.py.mp4
5. RecEngine.py、UserAnalyzer.py和Ranker.py.mp4
6. Learners（第一节）.mp4
7. Learners（第二节）.mp4
8. Models（第一节）.mp4
9. Models（第二节）.mp4
