BitTiger机器学习，基础与搭建项目视频课程
BitTiger机器学习课程：基础与搭建项目视频课程课程内容：
├──2. 第一模块：理论课
| ├──1. 本节内容安排 .mp44.33M
| ├──10. 过拟合和交叉验证 .mp451.28M
| ├──11. 总结 .mp45.38M
| ├──12. 第一模块作业.html0.14kb
| ├──13. 第一模块作业解析 .mp425.64M
| ├──2. 课程总体框架 .mp453.16M
| ├──3. 机器学习基本概念：数据和模型（第一节） .mp453.81M
| ├──4. 机器学习基本概念：数据和模型（第二节） .mp464.41M
| ├──5. 机器学习基本概念：数据和模型（第三节） .mp454.81M
| ├──6. 基本模型：逻辑回归（第一节） .mp475.86M
| ├──7. 基本模型：逻辑回归（第二节） .mp479.50M
| ├──8. 基本模型：K-均值 .mp451.15M
| └──9. 性能指标 .mp435.33M
├──3. 第一模块：实战课
| ├──1. 本节代码下载.html0.12kb
| ├──1.1 Github代码下载.html0.14kb
| ├──10. 数据清洗示例 .mp4240.14M
| ├──2. 本节内容安排 .mp47.52M
| ├──3. Jupyter Notebook安装.html0.74kb
| ├──4. 环境配置 .mp426.13M
| ├──5. 基本Python操作和Numpy（第一节） .mp4128.99M
| ├──5.1 全面的Numpy教程.html0.10kb
| ├──6. 基本Python操作和Numpy（第二节） .mp4129.74M
| ├──7. Scikit-learn介绍 .mp4295.56M
| ├──8. 运行逻辑回归（第一节） .mp462.70M
| └──9. 运行逻辑回归（第二节） .mp4301.33M
├──4. 第一模块：项目课
| ├──1. 本节代码下载.html0.12kb
| ├──1.1 Github代码下载.html0.15kb
| ├──2. Python教程介绍 .mp4157.62M
| ├──3. Numpy .mp4136.44M
| └──4. Pandas .mp4231.32M
├──5. 第二模块：理论课
| ├──1. 本节内容安排 .mp43.76M
| ├──10. 随机森林（第二节） .mp419.58M
| ├──11. 支持向量机（第一节） .mp425.59M
| ├──12. 支持向量机（第二节） .mp444.97M
| ├──13. 支持向量机（第三节） .mp453.95M
| ├──14. 支持向量机（第四节） .mp436.83M
| ├──15. 支持向量机（第五节） .mp430.77M
| ├──16. 第二模块作业.html0.14kb
| ├──17. 第二模块作业解析 .mp438.01M
| ├──2. 决策树 .mp420.96M
| ├──3. 决策树的算法 .mp432.57M
| ├──4. 节点拆分 .mp437.30M
| ├──5. 决策树的步骤和总结 .mp418.79M
| ├──6. 权衡偏差和方差（第一节） .mp429.94M
| ├──7. 权衡偏差和方差（第二节） .mp428.34M
| ├──8. 权衡偏差和方差（第三节） .mp441.42M
| └──9. 随机森林（第一节） .mp440.94M
├──6. 第二模块：实战课
| ├──1. 本节代码下载.html0.12kb
| ├──1.1 Github代码下载.html0.14kb
| ├──10. 随机森林（第二节） .mp492.48M
| ├──11. 随机森林（第三节） .mp458.80M
| ├──12. 随机森林（第四节） .mp435.62M
| ├──13. 支持向量机（第一节） .mp452.98M
| ├──14. 支持向量机（第二节） .mp467.87M
| ├──15. 支持向量机（第三节） .mp4147.10M
| ├──15.1 视频中显示的scikit-learn文档（英文）.html0.13kb
| ├──16. 支持向量机（第四节） .mp477.78M
| ├──17. 支持向量机（第五节） .mp456.38M
| ├──2. 本节内容安排 .mp46.32M
| ├──3. 自助法（第一节） .mp4108.68M
| ├──4. 自助法（第二节） .mp495.07M
| ├──5. 自助法（第三节） .mp464.72M
| ├──6. 单节点树（第一节） .mp482.54M
| ├──7. 单节点树（第二节） .mp456.85M
| ├──8. 单节点树（第三节） .mp498.51M
| ├──8.1 Decision Stump 简单介绍.html0.12kb
| └──9. 随机森林（第一节） .mp4126.49M
├──7. 第二模块：项目课
| ├──1. 本节代码下载.html0.12kb
| ├──1.1 Github代码下载.html0.15kb
| ├──10. 尝试自己进行编程.html0.22kb
| ├──2. 开始搭建推荐系统项目.html0.34kb
| ├──3. 项目介绍（第一节） .mp469.66M
| ├──4. 项目介绍（第二节） .mp484.66M
| ├──5. 项目实现具体细节（第一节） .mp4113.54M
| ├──6. 项目实现具体细节（第二节） .mp4108.46M
| ├──7. 代码框架介绍（main.py） .mp453.55M
| ├──8. 代码框架介绍（README, Preprocessing） .mp462.83M
| └──9. 代码框架介绍（Databaseinterface.py, Webserver.py） .mp459.47M
├──8. 第三模块：理论课
| ├──1. 本节内容安排 .mp45.14M
| ├──10. 基于内容的过滤（第三节） .mp412.32M
| ├──11. 基于用户的协同过滤（第一节） .mp436.01M
| ├──12. 基于用户的协同过滤（第二节） .mp432.87M
| ├──13. 基于用户的协同过滤（第三节） .mp413.75M
| ├──14. 基于商品的协同过滤（第一节） .mp413.74M
| ├──15. 基于商品的协同过滤（第二节） .mp410.81M
| ├──16. 矩阵因式分解的协同过滤（第一节） .mp452.17M
| ├──17. 矩阵因式分解的协同过滤（第二节） .mp417.40M
| ├──18. 推荐系统的评估 .mp414.13M
| ├──2. 推荐系统介绍（第一节） .mp440.72M
| ├──3. 推荐系统介绍（第二节） .mp431.73M
| ├──4. 几种推荐的方式 .mp426.12M
| ├──5. 推荐系统算法的输入和输出 .mp418.75M
| ├──6. 显式响应和隐式响应 .mp427.11M
| ├──7. 信任、新颖、多样性和商业化 .mp411.25M
| ├──8. 基于内容的过滤（第一节） .mp433.67M
| └──9. 基于内容的过滤（第二节） .mp440.28M
├──9. 第三模块：实战课
| ├──1. 本节代码下载.html0.12kb
| ├──1.1 Github代码下载.html0.14kb
| ├──10. 奇异值分解（第二节） .mp461.05M
| ├──11. 矩阵因式分解的随机梯度下降 .mp455.50M
| ├──12. 随机梯度下降的优化过程 .mp4109.16M
| ├──2. 本节内容安排 .mp46.83M
| ├──3. 玩具问题及基本设置（第一节） .mp488.17M
| ├──4. 玩具问题及基本设置（第二节） .mp4122.08M
| ├──5. 预测（第一节） .mp457.55M
| ├──6. 预测（第二节） .mp492.44M
| ├──7. 提升基准模型（第一节） .mp4132.73M
| ├──8. 提升基准模型（第二节） .mp499.62M
| └──9. 奇异值分解（第一节） .mp4125.96M
├──10. 第三模块：项目课
| ├──1. 本节代码下载.html0.12kb
| ├──1.1 Github代码下载.html0.16kb
| ├──2. 本节内容安排 .mp484.07M
| ├──3. Main.py和Webserver.py .mp4149.81M
| ├──4. RecEngine.py .mp4164.88M
| ├──5. RecEngine.py、UserAnalyzer.py和Ranker.py .mp4110.86M
| ├──6. Learners（第一节） .mp4150.68M
| ├──7. Learners（第二节） .mp4163.85M
| ├──8. Models（第一节） .mp4163.36M
| └──9. Models（第二节） .mp4189.19M
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