智能机器人开发课程 从机器学习于Kaggle深度应用到NLP实战课程 涵盖Word2vec项目应用

智能机器人开发课程 从机器学习于Kaggle深度应用到NLP实战课程

涵盖Word2vec项目应用

资源简介

智能机器人开发课程基于两大课程内容部分组成，第一部分是机器学习喻Kaggle深度应用课程，本部分内容包括了kaggle案例实战课程，机器学习应用班，机器学习实战课程及课程资料，还安排有机器学习高级项目，这项目中就包括了自然语言处理和视觉聊天机器人项目。第二部分课程内容有NLP到Word2vec实战，自动聊天机器人项目班，自然语言处理班内容，完全掌握课程设置的内容，同学们就可以独自进行初级的智能机器人开发实战了。

===============课程目录===============

机器学习深度应用课程目录：


(1)kaggle案例实战班
(2)机器学习应用班
(3)机器学习视频
(4)机器学习资料
(5)机器学习项目班
(6)kaggle案例实战班视频
├─第一课 通过kaggle经典案例掌握机器学习算法的通用流程.TS
├─第七课 电商推荐与销量预测案例实战.TS
├─第三课 计算广告实战：排序与CTR预估问题.TS
├─第二课 经济金融案例实战：房价与股市预测.TS
├─第五课 通过能源预测与分配案例实战机器学习的完整流程.TS
├─第八课 金融风控案例的完整分析与实战.TS
├─第六课 深度学习比赛：猫狗分辨与人脸表情识别.TS
├─第四课 通过KDD2013比赛实战NLP问题.TS
(7)kaggle案例实战班资料；目录中文件数:0个
(8)机器学习应用班视频；目录中文件数:10个
├─第10课 社交网络在工业界的应用.TS
├─第1课 数学基础.TS
├─第2课 随机森林及其应用.TS
├─第3课 特征工程与模型调优.TS
├─第4课 推荐系统与案例.TS
├─第5课 CTR预估.TS
├─第6课 NLP应用基础.TS
├─第7课 深度学习在NLP中的应用.TS
├─第8课 图像检索与相关应用.TS
├─第9课 计算机视觉中的物体检测.TS
(9)机器学习应用班资料；目录中文件数:0个
(10)机器学习第九期视频
├─凸优化.TS
├─微积分.TS
├─概率论.TS
├─第10课 聚类.TS
├─第11课 聚类与推荐系统实战.TS
├─第12课 贝叶斯网络.TS
├─第13课 隐马尔科夫模型HMM.TS
├─第14课 主题模型.TS
├─第15课 神经网络初步.ts
├─第16课 卷积神经网络与计算机视觉.TS
├─第17课 循环神经网络与自然语言处理.TS
├─第18课 深度学习实践.TS
├─第1课 回归问题与应用.TS
├─第2课 决策树与树集成模型.TS
├─第3课 SVM.TS
├─第4课 最大熵与EM算法（上）.TS
├─第4课 最大熵与EM算法（下）.TS
├─第5课 机器学习中的特征工程处理.TS
├─第6课 多算法组合与模型最优化.TS
├─第7课 sklearn与机器学习实战.TS
├─第8课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战.TS
├─第9课 电商推荐系统.TS
├─线性代数.TS
(11)机器学习资料
(12)机器学习视频
├─第10课 高级工具xgboost_lightGBM与建模实战.TS
├─第11课 用户画像与推荐系统.TS
├─第12课 聚类.TS
├─第13课 聚类与推荐系统实战.TS
├─第14课 贝叶斯网络.TS
├─第15课 隐马尔科夫模型HMM.TS
├─第16课 主题模型.TS
├─第17课 神经网络初步.TS
├─第18课 卷积神经网络与计算机视觉.TS
├─第19课 循环神经网络与自然语言处理.TS
├─第20课 深度学习实践.TS
├─第3课 回归问题与应用.TS
├─第4课 决策树、随机森林、GBDT.TS
├─第5课 SVM.TS
├─第7课 机器学习中的特征工程处理.TS
├─第8课 多算法组合与模型最优化.TS
├─第9课 sklearn与机器学习实战.TS
(13)机器学习第八期资料
(14)机器学习项目班视频
├─第10课 金融反欺诈模型训练.TS
├─第1课 音乐推荐系统_(上).TS
├─第2课 音乐推荐系统_(下).TS
├─第3课 神经网络实现机器翻译.TS
├─第4课 基于pytorch的风格转换.TS
├─第5课 文本主题与分类_(上).TS
├─第6课 文本主题与分类_(下).TS
├─第7课 电商点击率预估_(上).TS
├─第8课 电商点击率预估_(下).TS
├─第9课 视觉聊天机器人.TS
(15)机器学习项目班资料
(16)kaggle案例实战班资料相关资料
├─DSB2017-kaggle肺癌检测第一名解决方案和代码.zip
(17)kaggle案例实战班资料第1课
├─blending.py
├─homework_1.ipynb
├─homework_2.ipynb
├─第1课 机器学习算法、工具与流程概述.pdf
(18)kaggle案例实战班资料第2课
├─资料与代码.zip
(19)kaggle案例实战班资料第3课
├─第3课 排序与CTR预估.pdf
├─资料和代码.zip
(20)kaggle案例实战班资料第4课
├─代码及资料.zip
├─第4课 通过KDD2013比赛实战NLP问题.pdf
(21)kaggle案例实战班资料第5课
├─代码及资料.zip
├─第5课 能源预测与分配问题.pdf
(22)kaggle案例实战班资料第6课
├─代码及资料.zip
(23)kaggle案例实战班资料第7课
├─代码及资料.zip
├─第7课 推荐与销量预测相关问题.pdf
(24)kaggle案例实战班资料第8课
├─PPD_RiskControl_Competition.zip
├─金融风控大赛解决方案.pdf
(25)机器学习应用班资料相关资料
├─Ali_power_prediction_Data_processing_and_tree_based_model_modelling.ipynb
├─ffm.pdf
├─小世界网络与无标度网络的社区结构研究.pdf
├─推荐系统3个案例.zip
├─机器学习应用班index(update_all)-By远洋.docx
(26)机器学习应用班资料第10课
├─第10课 社交网络在工业界的应用.pdf
├─第10课 社交网络在工业界的应用.zip
(27)机器学习应用班资料第1课
├─第1课 数学基础_课堂笔记.pdf
(28)机器学习应用班资料第2课
├─第2课 随机森林及其应用.pdf
(29)机器学习应用班资料第3课
├─Feature_engineering_and_model_tuning.zip
├─Kaggle event recommendation competition.ipynb
├─Kaggle event推荐比赛思路.pdf
├─Kaggle event推荐比赛数据百度云盘地址.txt
├─第3课 特征工程与模型调优.pdf
(30)机器学习应用班资料第4课
├─推荐系统3个案例.zip
├─第4课 推荐系统.pdf
(31)机器学习应用班资料第5课
├─CTR资料.zip
├─寒老师汇总CTR资源.txt
├─第5课 分类排序与CTR预估.pdf
(32)机器学习应用班资料第6课
├─naive_bayes-master.zip
├─第6课 自然语言处理应用基础.pdf
(33)机器学习应用班资料第7课
├─第7课 深度学习在自然语言处理的应用.pdf
(34)机器学习应用班资料第8课
├─第8课 图像检索与那些相关的应用.pdf
(35)机器学习应用班资料第9课
├─第9课 计算机视觉中的物体检测.pdf
(36)机器学习第九期资料4次数学预习课讲义
├─凸优化简介.pdf
├─微分学与梯度下降法.pdf
├─概率论.pdf
├─线性代数基础_.pdf
(37)机器学习第九期资料GPU使用方法
├18VIP WIN下GPU服务器使用方法.pdf
├18VIPMac便捷连接远程GPU服务器.pdf
(38)机器学习第九期资料天池电力AI大赛数据及代码
├─Tianchi_power_baseline_bramble.ipynb
(39)机器学习第九期资料学员课程笔记；目录中文件数:14个
├─linux笔记.png
├─Sklearn与机器学习实战.png
├─机器学习第9期全.png
├─多算法组合与模型最优.png
├─深度学习解决文本大规模分类.png
├─特征工程.png
├─第10课——聚类算法.png
├─第12课 贝叶斯网络.png
├─第13课 隐马可夫链HMM.png
├─第14课  主题模型LDA.png
├─第15课 深度学习初步.png
├─第16课 卷积神经网络与计算机视觉.png
├─第9课 推荐系统原理与应用.png
├─高级工具库xgboost LightGBM与建模实战.png
(40)机器学习第九期资料第10课
├─数据&代码.zip
├─第十课 聚类.pdf
(41)机器学习第九期资料第11课
├─kaggle_recommendation_competitions.zip
(42)机器学习第九期资料第12课
├─第12课 贝叶斯网络.pdf
(43)机器学习第九期资料第13课
├─HMM_POS_TAG.html
├─第13课 HMM.pdf
(44)机器学习第九期资料第14课
├─第14课 主题模型.pdf
├─资料与代码.zip
(45)机器学习第九期资料第15课
├─深度学习初步.pdf
(46)机器学习第九期资料第16课
├─CNN.pdf
(47)机器学习第九期资料第17课
├─循环神经网络与应用.pdf
(48)机器学习第九期资料第18课
├─tensorflow_pytorch.zip
├─深度学习框架介绍与应用.pdf
(49)机器学习第九期资料第1课
├─homework.zip
├─regression_based_algorithms.zip
├─回归类问题机器学习.pdf
(50)机器学习第九期资料第2课
├─DecisionTrees.zip
├─决策树与随机森林.pdf
(51)机器学习第九期资料第3课
├─svm-code作业和解释.txt
├─SVM.pdf
├─SVM相关资料.txt
(52)机器学习第九期资料第4课
├─gmm-em-clustering-master.zip
(53)机器学习第九期资料第5课
├─Kaggle-Bike-sharing-competition.zip
├─第5课：机器学习中的特征工程.pdf
(54)机器学习第九期资料第6课
├─Kaggle信用卡欺诈检测项目.txt
├─Model_ensemble-example.zip
├─第6课：模型调优与融合.pdf
(55)机器学习第九期资料第7课
├─housing.tgz
├─sklearn_learning.zip
(56)机器学习第九期资料第8课
├─xgboost_lightgbm.zip
(57)机器学习第九期资料第9课
├─Recommender System Examples.ipynb
├─第9课-推荐系统原理与应用.pdf
(58)机器学习第八期资料相关资料
├─data_all_20170524.csv
├─pima-indians-diabetes.csv
├─Tianchi_power_baseline_bramble.ipynb
├─阿里妈妈：大数据下的广告排序技术及实践.pdf
(59)机器学习第八期资料第10课
├─Using Xgboost to predict sales.html
├─Xgboost usage demo.html
(60)机器学习第八期资料第11课
├─第11课 推荐系统.pdf
(61)机器学习第八期资料第12课
├─lesson12_clustering.zip
(62)机器学习第八期资料第13课
├─Lesson13_RecommendationSystemCompetition.zip
(63)机器学习第八期资料第14课
├─lesson14_graphical models.pdf
(64)机器学习第八期资料第15课
├─lesson15_graphical models II.pdf
(65)机器学习第八期资料第16课
├─Gibbs_LDA.html
(66)机器学习第八期资料第19课
├─poem_generator.zip
├─第19课：循环神经网络与自然语言处理.pdf
(67)机器学习第八期资料第1课（上）
├─lesson1_补充材料_线性代数选讲 PCA.ipynb
├─lesson1_补充材料_随机梯度下降法概述_翻译.pdf
├─lesson1微积分线性代数选讲(管).pdf
(68)机器学习第八期资料第20课
├─第20课：深度学习框架与应用案例.pdf
(69)机器学习第八期资料第2课（上）
├─lesson2概率与凸优化（邓）.pdf
(70)机器学习第八期资料第3课
├─lecture_3_codes.zip
├─第3课：回归类模型与应用.pdf
(71)机器学习第八期资料第4课
├─house_price.html
├─Housingpricetest-第4课.csv
├─Housingpricetrain-第4课.csv
├─lesson4_决策树随机森林.pdf
(72)机器学习第八期资料第5课
├─lesson5_深入理解SVM.pdf
(73)机器学习第八期资料第6课
├─IIS.pdf
├─MaxEntEM.pdf
(74)机器学习第八期资料第7课
├─lesson7课件_Kaggle-Bicycle-Example.zip
├─第7课：机器学习中的特征工程.pdf
(75)机器学习第八期资料第8课
├─Feature_engineering_and_model_tuning.zip
├─Tianchi_power_baseline.ipynb
├─天池电力数据power_AI.csv
├─第8课：模型调优与融合.pdf
(76)机器学习第八期资料第9课
├─sklearn知识要点.html
├─无敌Scikit_Learn小抄.pdf
├─机器学习基本知识.html
(77)机器学习项目班资料第10课
├─code.zip
├─第十课 金融反欺诈模型训练.pdf
(78)机器学习项目班资料第1课
├─recommendation_system_codes.tar(1).gz
├─《推荐系统》数据与代码说明(1).txt
├─第1课导图.png
(79)机器学习项目班资料第2课
├─第2课导图.png
(80)机器学习项目班资料第3课
├─第3课 GitHub链接.pdf
├─第3课导图.png
(81)机器学习项目班资料第4课
├─style_transfer.zip
├─第4课导图.png
├─第四课 pytorhc-transfer.pdf
(82)机器学习项目班资料第5课
├─机器学习项目班第5-6课.txt
├─第5课导图.png
(83)机器学习项目班资料第7课
├─lesson 7 data && codes.zip
├─Tencent cvr prediction.zip
(84)机器学习项目班资料第8课
├─blagging.py
├─lesson 8 data && codes.zip
(85)机器学习项目班资料第9课
├─第九课 视觉聊天机器人 - 次世代的图灵测试.pdf

NLP到Word2vec实战课程目录：

(1)NLP到Word2vec实战班；目录中文件数:0个
(2)自动聊天机器人项目班；目录中文件数:0个
(3)自然语言处理班；目录中文件数:0个
(4)NLP到Word2vec实战班视频；目录中文件数:4个
├─第1课 NLP理论基础.TS
├─第2课 Word2Vec理论基础.TS
├─第3课 Word2Vec实战案例课-- Kaggle竞赛案例.TS
├─第4课 从Word2Vec到FastText的新发展+案例.TS
(5)NLP到Word2vec实战班资料；目录中文件数:0个
(6)自动聊天机器人项目班视频；目录中文件数:8个
├─第1课 聊天机器人的基础模型与综述.TS
├─第2课 NLP基础及扫盲.TS
├─第3课 用基础机器学习方法制作聊天机器人.TS
├─第4课 深度学习基础及扫盲.TS
├─第5课 深度学习聊天机器人原理.TS
├─第6课 用深度学习方法制作聊天机器人.TS
├─第7课 看图回答VQA.TS
├─第8课 简单易用的聊天机器人开发平台与展望.TS
(7)自动聊天机器人项目班资料；目录中文件数:0个
(8)自然语言处理班视频；目录中文件数:8个
├─第1课 NLP基础技能 .TS
├─第2课 从语言模型到朴素贝叶斯.TS
├─第3课 LDA主题模型.TS
├─第4课 基于统计的翻译系统.TS
├─第5课 隐马尔科夫模型及其应用.TS
├─第6课 深度学习与NLP简单应用.TS
├─第7课 词向量与相关应用.TS
├─第8课 条件随机场与应用.TS
(9)自然语言处理班资料；目录中文件数:0个
(10)NLP到Word2vec实战班资料第1课；目录中文件数:2个
├─search relevance.zip
├─第1课 NLP基础.pdf
(11)NLP到Word2vec实战班资料第2课；目录中文件数:2个
├─LR softmax and BP reference.txt
├─第2课 词向量到word2vec与相关应用.pdf
(12)NLP到Word2vec实战班资料第3课；目录中文件数:5个
├─Chinese-sentiment-analysis.zip
├─kaggle-word2vec-ipynb.zip
├─Recommender Systems using Word Embeddings.pdf
├─word2vec-recommender.zip
├─第3课 应用案例.pdf
(13)NLP到Word2vec实战班资料第4课；目录中文件数:2个
├─第4课 从Word2Vec到FastText的发展.pdf
├─资料及代码.zip
(14)自动聊天机器人项目班资料第1课；目录中文件数:2个
├─ChatBot第一课配课代码.zip
├─第1课 综述.pdf
(15)自动聊天机器人项目班资料第2课；目录中文件数:1个
├─第2课 NLP基础.pdf
(16)自动聊天机器人项目班资料第3课；目录中文件数:2个
├─第3课-机器学习构建聊天机器人(1).pdf
├─语聊和代码.zip
(17)自动聊天机器人项目班资料第4课；目录中文件数:1个
├─第4课：聊天机器人里的深度学习基础大集合.pdf
(18)自动聊天机器人项目班资料第5课；目录中文件数:2个
├─chatbot-deeplearning-retrieval.zip
├─第5课-基于深度学习的检索聊天机器人.pdf
(19)自动聊天机器人项目班资料第6课；目录中文件数:2个
├─数据集和参考资料.zip
├─第6课-DL聊天机器人.pdf
(20)自动聊天机器人项目班资料第7课；目录中文件数:2个
├─第7课 VQA.pdf
├─第7课代码地址.txt
(21)自动聊天机器人项目班资料第8课；目录中文件数:1个
├─第8课.zip
(22)自然语言处理班资料第1课；目录中文件数:1个
├─Lecture_1.zip
(23)自然语言处理班资料第2课；目录中文件数:1个
├─Lecture_2.zip
(24)自然语言处理班资料第3课；目录中文件数:2个
├─Lecture_3 LDA 主题模型课件与资料.rar
├─主题模型课件与资料.zip
(25)自然语言处理班资料第4课；目录中文件数:1个
├─statiscal_machine_translation.zip
(26)自然语言处理班资料第5课；目录中文件数:1个
├─课件：HMM.zip
(27)自然语言处理班资料第6课；目录中文件数:1个
├─DLinNLP.zip
(28)自然语言处理班资料第7课；目录中文件数:1个
├─词向量、word2vec、sense2vec与相关应用.pdf
(29)自然语言处理班资料第8课；目录中文件数:5个
├─CRF分词.pdf
├─从最大熵看LR.pdf
├─最大熵模型.pdf
├─条件随机场(公式版).pdf
├─条件随机场(初学版).pdf

下载地址