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2017AI人工智能时代基础实战python机器学习深度学习算法视频教程10-Kaggle课程

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发表于 2018-2-23 08:27:21 | 显示全部楼层 |阅读模式
2017AI人工智能时代基础实战python机器学习深度学习算法视频教程10-Kaggle课程
Kaggle实战班
    ├─julyKaggle
    │      1.管窥算法.zip
    │      2.字符串.zip
    │      3.数组.zip
    │      4.树.mp4
    │      5.链表递归栈.mp4
    │      6.查找排序.mp4
    │      7.图论(上).mp4
    │      8.图论下.mp4
    │      9.贪心法和动态规划.mp4
    │      10.概率分治和机器学习.mp4
    │      julyedu.com 解压密码
    │      
    └─kaggle
        │  01.机器学习解决问题综述课.mp4
        │  02.经济金融相关问题.mp4
        │  03.CTR预估相关问题.mp4
        │  04.自然语言处理与文本分类.mp4
        │  05.资源相关问题.mp4
        │  06.深度学习相关比赛.mp4
        │  07.推荐系统相关比赛.mp4
        │  08.金融风控相关比赛.mp4
        │  
        ├─代码
        │  ├─lecture01
        │  │  │  blending.py
        │  │  │  cs228-python-tutorial.ipynb
        │  │  │  Feature_engineering_and_model_tuning.zip
        │  │  │  
        │  │  └─Feature_engineering_and_model_tuning
        │  │      ├─Feature-engineering_and_Parameter_Tuning_XGBoost
        │  │      │      Feature Engineering.ipynb
        │  │      │      Test.csv
        │  │      │      test_modified.csv
        │  │      │      Train.csv
        │  │      │      train_modified.csv
        │  │      │      XGBoost models tuning.ipynb
        │  │      │      
        │  │      ├─Kaggle-Bicycle-Example
        │  │      │  │  Kaggle_Bicycle_Example.ipynb
        │  │      │  │  kaggle_bike_competition_train.csv
        │  │      │  │  
        │  │      │  └─Kaggle_Bicycle_Example_files
        │  │      └─Kaggle_Titanic
        │  │              test.csv
        │  │              Titanic.ipynb
        │  │              train.csv
        │  │              
        │  ├─lecture02
        │  │  ├─house price
        │  │  │  │  data_description.txt
        │  │  │  │  
        │  │  │  ├─input
        │  │  │  │      sample_submission.csv
        │  │  │  │      test.csv
        │  │  │  │      train.csv
        │  │  │  │      
        │  │  │  ├─notebook
        │  │  │  │      house_price.html
        │  │  │  │      house_price.ipynb
        │  │  │  │      house_price_advanced.html
        │  │  │  │      house_price_advanced.ipynb
        │  │  │  │      
        │  │  │  └─_ipynb_checkpoints
        │  │  └─news stock
        │  │      ├─input
        │  │      │      Combined_News_DJIA.csv
        │  │      │      DJIA_table.csv
        │  │      │      RedditNews.csv
        │  │      │      
        │  │      ├─notebook
        │  │      │      news_stock.html
        │  │      │      news_stock.ipynb
        │  │      │      
        │  │      └─_ipynb_checkpoints
        │  ├─lecture03
        │  │      avazu-CTR-Prediction-LR.zip
        │  │      feature.search
        │  │      feature.search_ads
        │  │      feature_map.search_ads
        │  │      generate_train_feature_mapper.py
        │  │      generate_train_feature_reducer.py
        │  │      kaggle-avazu-rank1.zip
        │  │      kaggle-avazu-rank2.zip
        │  │      search_ads_feature.sample
        │  │      search_click_data.sample
        │  │      Spark-Criteo-CTR-Prediction.ipynb
        │  │      xgb_ads.conf
        │  │      
        │  ├─lecture04
        │  │  ├─input数据太大。就不传了。自己下载吧~ - 老师留
        │  │  └─notebook
        │  │          news_stock.html
        │  │          news_stock_advanced.html
        │  │          search relevance.ipynb
        │  │          search relevance_advanced.ipynb
        │  │          search+relevance.html
        │  │          search+relevance_advanced.html
        │  │         
        │  ├─lecture05
        │  │      energy_forecasting_notebooks.zip
        │  │      subway_prediction_notebook.zip
        │  │      
        │  ├─lecture06
        │  │  │  cat_dog.html
        │  │  │  char_rnn.html
        │  │  │  image_search.html
        │  │  │  Kaggle第06课:走起~深度学习.pdf
        │  │  │  Kaggle第06课:走起~深度学习.pptx
        │  │  │  news_stock_advanced.html
        │  │  │  word_rnn.html
        │  │  │  
        │  │  ├─img
        │  │  │      chi_square.png
        │  │  │      RGBHistogram.jpg
        │  │  │      
        │  │  └─猫狗的数据
        │  │          cats-vs-dogs.txt
        │  │          sample_submission.csv
        │  │          test.zip
        │  │          train.zip
        │  │         
        │  ├─lecture07
        │  │      data.zip
        │  │      Kaggle event recommendation competition.ipynb
        │  │      kaggle-event-recommendation-rank1.zip
        │  │      Rossmann_Store_Sales_competition.ipynb
        │  │      
        │  └─lecture08
        │          PPD_RiskControl_Competition.zip
        │         
        └─课件
            │  Kaggle第05课:能源预测与分配问题.pdf
            │  Kaggle第06课:走起~深度学习.pdf
            │  Kaggle第06课:走起~深度学习.pptx
            │  
            ├─lecture01
            │      Kaggle第01课:机器学习算法、工具与流程概述.pdf
            │      分享的链接.txt
            │      
            ├─lecture02
            │      Kaggle第02课:经济金融相关问题.pdf
            │      
            ├─lecture03
            │      kaggle-2014-criteo.pdf
            │      kaggle-avazu.pdf
            │      predicting-clicks-facebook.pdf
            │      京东电商广告和推荐系统的机器学习系统实践.pdf
            │      从FM到FFM.pdf
            │      百度凤巢:DNN在凤巢CTR预估中的应用.pdf
            │      第3课--排序与CTR预估.pdf
            │      腾讯广点通:效果广告中的机器学习技术.pdf
            │      阿里妈妈:大数据下的广告排序技术及实践.pdf
            │      
            ├─lecture04
            │      Kaggle第四课.pdf
            │      
            ├─lecture05
            │      第5课:能源预测与分配问题.pdf
            │      
            ├─lecture07
            │      第7课:推荐与销量预测相关问题.pdf
            │      
            └─lecture08
                    第8课:金融风控问题.pdf
                    金融风控大赛解决方案.pdf


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发表于 2018-2-23 12:44:52 | 显示全部楼层
啊啊啊啊啊阿啊啊啊啊啊啊啊啊阿啊啊啊啊啊啊啊啊阿啊啊啊
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发表于 2018-2-23 19:09:32 | 显示全部楼层
6666666666666666666666
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发表于 2018-2-23 23:38:37 | 显示全部楼层
thanks for your sharing
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发表于 2018-2-24 13:36:54 | 显示全部楼层
感谢分享,有你真精彩。
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发表于 2018-2-25 16:32:56 | 显示全部楼层
谢谢,楼主,资料太棒了
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发表于 2018-2-25 23:07:55 | 显示全部楼层
og86 og86 og86 og86 og86
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发表于 2018-3-5 20:41:28 | 显示全部楼层

感谢分享,有你真精彩。
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发表于 2018-3-9 15:21:27 | 显示全部楼层
HHHHHHHHHHHHHHHH
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