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