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大数据机器学习培训（完结）

  • 发布时间：
    2025-03-10 11:31:12
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  • 资源来源：
    阿里云盘阿里云盘
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  • 夸克网盘 【大数据项目之电商数仓V1.2新版 – 带源码课件】

    大数据项目之电商数仓V1.2新版 - 带源码课件。 数据仓库（Data Warehouse，可简写为DW或DWH），是面向分析的集成化数据环境，为企业决策制定过程，提供系统数据支持的战略集合，是国内外各大公司正在重点投入的战略级技术领域。 从项目架构的搭建，到数据采集模块的设计、数仓架构的设计、实战需求实现、即席查询的实现，我们针对国内目前广泛使用的Apache原生框架和CDH版本框架进行了分别介绍，Apache原生框架介绍中涉及到的技术框架包括Flume、Kafka、Sqoop、MySql、HDFS、Hive、Tez、Spark、Presto、Druid等，CDH版本框架讲解包括CM的安装部…...

  • 夸克网盘 程序员的AI必修课，AIGC全栈项目实战（AI前端后端测试运维)【2.01 GB】

    程序员的AI必修课与AIGC全栈项目实战课是专为程序员设计的系统性学习资源。该系列课程涵盖了AI技术基础、前端、后端、测试及运维等全栈开发技能，帮助学习者从零基础入门到精通。通过实战项目，学习者能够掌握AI在各个领域的应用，并提升解决实际问题的能力...

  • 夸克网盘 《230+图灵编程系列高清无水印电子书合集》[pdf/doc] [3.57GB]

    程序员的成长伙伴图灵出版的这些书籍不仅内容丰富、结构严谨，更是以清晰的讲解和实战案例著称。比如《你不知道的JavaScript因》系列，就能让你对JavaScripti这门语言有深入的理解；而《机器学习实战》则是学习AI领域必不可少的参考资料。如果你是Python爱好者，《Python编程：从入门到实践》是极为友好的上手指南，而《Pyho深度学习》更适合想要深入研究的读者。除了编程语言，书籍中还有大量关于系统架构、团队开发、大数据处理等内容，比如《高效团队开发：工具与方法》将带你了解如何通过先进的开发工具和方法提升开发效率。而《大数据项目管理：从规划到实现》则帮助你在大数据领域取得突破。从基础…...

  • 夸克网盘 电商数仓实战：大数据项目V1.2新版，含源码课件

    本课程专为希望掌握电商数据仓库搭建的学员设计，涵盖从基础概念到高级技术的全面内容。通过实战视频教学，学员将学习到如何利用Hadoop、Flume、Kafka等工具进行数据采集、处理和分析。课程还包括集群配置、日志处理、数据同步策略等关键技能，帮助学员构建高效、稳定的电商数据仓库。适合大数据初学者和希望提升数据仓库技能的开发者。...
    电商数仓实战：大数据项目V1.2新版，含源码课件
    电商数仓实战：大数据项目V1.2新版，含源码课件

  • 夸克网盘 【2025 图灵电子书系列 免费下载 229本】

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  • 夸克网盘 【图灵程序设计电子书系列 229本】

    图灵程序设计电子书系列 229本。 本资源整合图灵系列电子书229册，涵盖编程开发、数据科学与前沿技术领域。Python技术专题包含从基础语法到机器学习实战的多维度内容，《Python编程：从入门到实践》帮助初学者建立编程思维，《Python数据科学手册》与《深度学习入门》为算法工程师提供核心方法论。 Web开发方向覆盖全栈技术栈，《JavaScript高级程序设计》与《Node.js实战》深入解析现代Web开发体系，《响应式Web设计》结合HTML5与CSS3解决多端适配问题。数据科学板块聚焦实战应用，《鲜活的数据：数据可视化指南》与《R语言实战》提供数据处理与统计分析完整方案。 移动开发领…...

  • 夸克网盘 《图灵程序设计电子书系列 229本》[pdf][3.57GB]

    本资源整合图灵系列电子书229册，涵盖编程开发、数据科学与前沿技术领域。Python技术专题包含从基础语法到机器学习实战的多维度内容，《Python编程：从入门到实践》帮助初学者建立编程思维，《Python数据科学手册》与《深度学习入门》为算法工程师提供核心方法论。 Web开发方向覆盖全栈技术栈，《JavaScript高级程序设计》与《Node.js实战》深入解析现代Web开发体系，《响应式Web设计》结合HTML5与CSS3解决多端适配问题。数据科学板块聚焦实战应用，《鲜活的数据：数据可视化指南》与《R语言实战》提供数据处理与统计分析完整方案。 移动开发领域包含Android与React N…...

  • 夸克网盘 程序员的AI必修AIGC全栈实战

    程序员的AI必修AIGC全栈实战，本课程聚焦 人工智能与全栈开发的融合应用，通过ChatGPT赋能，让程序员能够在Java、前端、大数据、人工智能和自动化测试等多领域掌握实战技能。课程不仅教授核心技术，还强调如何将AI工具应用到真实项目开发中，帮助学员全面提升工程效率与落地能力。...
    程序员的AI必修AIGC全栈实战
    程序员的AI必修AIGC全栈实战

  • 夸克网盘 《程序员AIGC全栈实战课：ChatGPT赋能多项目开发》

    课程以ChatGPT赋能为核心，涵盖Java、前端、大数据、人工智能、测试等多个项目实战，帮助程序员掌握AIGC技术在不同领域的应用，提升项目开发能力。...
    《程序员AIGC全栈实战课：ChatGPT赋能多项目开发》
    《程序员AIGC全栈实战课：ChatGPT赋能多项目开发》

  • 百度网盘 090 程序员的AI必修课，AIGC全栈项目实战

    090 程序员的AI必修课，AIGC全栈项目实战-百度网盘资源下载地址由网盘用户[红**出击]分享，包含mp4等格式共计76个文件，文件大小为2.07GB，分享时间2025-02-24，此百度网盘资源由桔子搜网盘搜索引擎收集整理。...

大数据机器学习培训（完结），资源，免费下载。 ├── 00讲义
├── 第01章 概述
├── 第02章 机器学习基本概念
├── 第03章 模型性能评估
├── 第04章 感知机
├── 第05章 聚类
├── 第06章 贝叶斯分类器及图模型
├── 第07章 决策树和随机森林
├── 第08章 逻辑斯谛回归与最大熵模型
├── 第09章 SVM
├── 第10章 核方法与非线性SVM
├── 第11章 降维与度量学习
├── 第12章 提升方法
├── 第13章 EM算法及混合高斯模型
├── 第14章 计算学习理论
├── 第15章 隐马尔可夫模型
├── 第16章 条件随机场
├── 第17章 概率图模型的学习与推断
├── 第18章 神经网络和深度学习
├── 第19章 深度学习正则化方法
├── 第20章 深度学习优化方法

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大数据机器学习培训（完结）5.9GB
第20章 深度学习优化方法535.94MB
4.相关策略.mp4185.91MB
3.神经网络的优化算法.mp494.39MB
2.神经网络优化的挑战.mp4113.95MB
1.深度学习的优化问题.mp4141.7MB
第19章 深度学习正则化方法514.37MB
4.深度学习的正则化方法（二）.mp4215.25MB
3.深度学习的正则化方法（一）.mp4191.18MB
2. 计算图形式的反向传播算法.mp453.32MB
1. 深度学习简介和架构设计.mp454.62MB
第18章 神经网络和深度学习459.98MB
5.深度学习.mp446.16MB
4.玻尔兹曼机.mp448.64MB
3.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(二）.mp4169.3MB
2.神经网络的基本概念以及常见的神经网络(一）.mp4130.23MB
1.神经网络的发展历程.mp465.66MB
第17章 概率图模型的学习与推断236.17MB
开头.mp417.14MB
2.近似推断法：MCMC和变分推断.mp4137.43MB
1.精确推断法：变量消去法和信念传播法.mp481.6MB
第16章 条件随机场383.73MB
开头.mp456.14MB
5.条件随机场的预测算法.mp446.99MB
4.条件随机场的学习算法.mp453.62MB
3.条件随机场的计算问题.mp430.47MB
2.条件随机场的定义与形式.mp4133.57MB
1.概率无向图模型.mp462.94MB
第15章 隐马尔可夫模型388.42MB
开头(5).mp49.23MB
4预测算法.mp496.47MB
3. 学习算法.mp480.24MB
2. 概率计算算法.mp4113.26MB
1. 隐马尔科夫模型的基本概念.mp489.21MB
第14章 计算学习理论0B
第13章 EM算法及混合高斯模型301.16MB
开头(3).mp411.72MB
5. EM算法的推广.mp443.72MB
4. EM算法在高斯混合模型学习中的应用.mp457.57MB
3. EM算法的收敛性.mp431.59MB
2. EM算法的引入.mp4139.4MB
1. 问题提出.mp417.16MB
第12章 提升方法320.59MB
4. Adaboost的实现.mp487.44MB
3. Adaboost算法的解释.mp434.75MB
2. Adaboost算法的训练误差分析.mp435.59MB
1. 提升方法Adaboost算法.mp4162.81MB
第11章 降维与度量学习398.27MB
开头(2).mp415.57MB
5. 流型学习和度量学习.mp4144.95MB
4. 核化线性降维.mp440.83MB
3. 主成分分析.mp467.55MB
2. 降维嵌入.mp498.01MB
1. k近邻学习.mp431.37MB
第10章 核方法与非线性SVM307.37MB
开头.mp428.53MB
3. 序列最小最优化算法.mp496.34MB
2. 核函数和非线性支持向量机.mp476MB
1.泛函基础知识.mp4106.5MB
第09章 SVM305.54MB
6.线性支持向量机.mp459.23MB
5.支持向量的确切定义.mp426.2MB
4. 凸优化问题的基本概念.mp4115.74MB
3.线性可分支持向量机.mp447.72MB
2.SVM简介.mp450.58MB
1.开头.mp46.07MB
第08章 逻辑斯谛回归与最大熵模型318.42MB
3.模型学习的最优化方法.mp4143.47MB
2.最大熵模型.mp4128.1MB
1.逻辑斯谛回归模型.mp446.85MB
第07章 决策树和随机森林464.03MB
开头.mp43.79MB
6.随机森林.mp440.07MB
5.CART算法.mp471.08MB
4.决策树的减枝.mp436.83MB
3.决策树的生成.mp4107.28MB
2.信息量和熵.mp482.77MB
1.决策树模型与学习基本概念.mp4122.2MB
第06章 贝叶斯分类器及图模型374.87MB
7.吉布斯采样.mp426.01MB
6.贝叶斯网络结构学习推断.mp47.25MB
5.半朴素贝叶斯分类器.mp4176.12MB
4.朴素贝叶斯分类器.mp439.43MB
3.贝叶斯网络.mp496.45MB
2.概率图模型.mp425.2MB
1.综述.mp44.41MB
第05章 聚类0B
第04章 感知机0B
第03章 模型性能评估252.16MB
9.T检验.mp415.67MB
8.假设检验.mp441.58MB
7.代价敏感错误率.mp422.14MB
6.ROC和AUC曲线.mp411.38MB
5.PR曲线.mp433.95MB
4.性能度量.mp449.97MB
3.自助法.mp416.26MB
2.交叉验证法.mp44.3MB
10.偏差和方差.mp431.36MB
1.留出法.mp425.55MB
第02章 机器学习基本概念218.59MB
9.泛化能力.mp411.68MB
8.过拟合与模型选择.mp449.12MB
7.训练误差和测试误差.mp46.56MB
6.没有免费的午餐定理.mp429.09MB
5.奥卡姆剃刀定理.mp47.61MB
4.学习方法三要素.mp428.11MB
3.假设空间.mp415.69MB
2.监督学习.mp414.05MB
1机器学习的基本术语.mp443.28MB
10.生成模型和判别模型.mp413.41MB
第01章 概述222.18MB
7.大数据机器学习的主要特点.mp472.21MB
6.机器学习的发展历程.mp425.34MB
5.机器学习和统计学习的关系.mp49.06MB
4.机器学习和数据挖掘的关系.mp411.25MB
3.深度学习方法和其它人工智能方法的共性和差异.mp413.16MB
2.机器学习和人工智能的关系.mp412.65MB
1.机器学习定义和典型应用.mp478.52MB
00讲义36.76MB
第20讲__深度学习优化方法【樱花论坛 】.pdf2.28MB
第19讲__深度学习正则化方法【樱花论坛 】.pdf3.23MB
第18讲__神经网络和深度学习【樱花论坛 】.pdf1.82MB
第17讲__概率图模型的学习与推断【樱花论坛 】.pdf1.46MB
第16讲_条件随机场【樱花论坛 】.pdf1.84MB
第15讲_隐马尔可夫模型【樱花论坛 】.pdf1.27MB
第14讲_计算学习理论【樱花论坛 】.pdf2.41MB
第13讲_EM算法及混合高斯模型【樱花论坛 】.pdf1.59MB
第12讲_提升方法【樱花论坛 】.pdf1.45MB
第11讲_降维与度量学习【樱花论坛 】.pdf2.78MB
第10章_核方法与非线性SVM.pdf2.07MB
第09章_SVM.pdf959.04KB
第08章__逻辑斯谛回归与最大熵模型.pdf1.27MB
第07章_决策树和随机森林.pdf1.35MB
第06章_贝叶斯分类器及图模型.pdf1.23MB
第05章_聚类.pdf2.11MB
第04章_感知机.pdf873.23KB
第03章_模型性能评估.pdf2.14MB
第02章_机器学习基本概念.pdf1.53MB
第01章_概述.pdf3.12MB
共117个文件，合计：5.9GB
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