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.htm