极客时间- 机器学习训练营1期
极客时间- 机器学习训练营1期是什么资源？
本资源是极客时间-机器学习训练营1期的课程资料，包括视频和PDF教程。该课程旨在帮助用户掌握实干型机器学习工程师的技能，内容包括Python和R基础、性能调优指南等，适合机器学习初学者和开发人员。
| 参数 | 详情 |
|---|---|
| 文件数量 | 187个 |
| 资源格式 | 高清视频课程 |
| 资源类型 | 教程课程 |
谁需要这份教程课程资源？
本课程适合机器学习初学者和开发人员，特别是那些想要提升Python和R编程技能的人。他们可能面临着机器学习项目开发中的痛点，如编程语言基础不牢、性能调优不熟练等。
为什么选择这份教程课程资源？
- 全面：涵盖Python和R基础知识，帮助用户打好编程基础
- 实用：提供性能调优指南，帮助用户优化程序性能
- 系统：课程结构清晰，易于学习和理解
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这份资源包含哪些具体内容？
课程包含两个章节：Python和R基础，以及Python性能调优指南。Python和R基础章节包括四个视频教程和一个PDF教程，涵盖Python和R的基本语法和应用。Python性能调优指南章节包括两个视频教程，重点介绍如何优化Python程序的性能。
├── 00-开营仪式 │ ├── 开营直播_ev.mp4 │ ├── 第0章·概论·如何成为实干型的机器学习工程师(1).pdf │ └── 第0章·概论·如何成为实干型的机器学习工程师.pdf ├── 01-第01章：Python_R基础 │ ├── PythonR 基础 · 第一讲 · 第一部分_ev.mp4 │ ├── PythonR 基础 · 第一讲 · 第二部分_ev-笔记.PanD │ ├── PythonR 基础 · 第一讲 · 第二部分_ev.mp4 │ ├── PythonR 基础 · 第二讲 · 第一部分_ev.mp4 │ ├── PythonR 基础 · 第二讲 · 第三部分_ev.mp4 │ ├── PythonR 基础 · 第二讲 · 第二部分_ev.mp4 │ └── 机器学习第零期-第1章.pdf ├── 02-第02章：Python 性能调优指南 │ ├── Python 性能调优指南 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ ├── Python 性能调优指南 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ ├── 作业.txt │ ├── 机器学习-第2章.pdf │ └── 第二章作业参考资料.zip ├── 03-第03章：PythonR 中的数据操作及可视化 │ ├── PythonR 中的数据操作及可视化 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ ├── PythonR 中的数据操作及可视化 · 第三讲 · 第一部分_ev.mp4 │ ├── PythonR 中的数据操作及可视化 · 第三讲 · 第三部分_ev.mp4 │ ├── PythonR 中的数据操作及可视化 · 第三讲 · 第二部分_ev.mp4 │ ├── PythonR 中的数据操作及可视化 · 第二讲 · 第一部分_ev.mp4 │ ├── PythonR 中的数据操作及可视化 · 第二讲 · 第三部分_ev.mp4 │ ├── PythonR 中的数据操作及可视化 · 第二讲 · 第二部分_ev.mp4 │ └── 机器学习-第3章.pdf ├── 04-高等数学与线性代数加餐 │ ├── 客户访谈与问卷调研_ev.mp4 │ ├── 机器学习-客户访谈与问卷调研加餐.pdf │ ├── 机器学习-数学加餐.pdf │ └── 高等数学与线性代数_ev.mp4 ├── 05-第04章：机器学习基本概念 │ ├── 机器学习-第4章.pdf │ ├── 机器学习基本概念 · 第一讲 · 第一部分.mp4 │ ├── 机器学习基本概念 · 第一讲 · 第三部分_ev.mp4 │ ├── 机器学习基本概念 · 第一讲 · 第二部分_ev.mp4 │ ├── 机器学习基本概念 · 第三讲 · 第一部分_ev.mp4 │ ├── 机器学习基本概念 · 第三讲 · 第三部分_ev.mp4 │ ├── 机器学习基本概念 · 第三讲 · 第二部分_ev.mp4 │ ├── 机器学习基本概念 · 第二讲 · 第一部分_ev.mp4 │ ├── 机器学习基本概念 · 第二讲 · 第二部分_ev.mp4 │ ├── 机器学习基本概念 · 第二讲 · 课前答疑_ev.mp4 │ └── 机器学习基本概念 · 第四讲 · 直播完整版_ev.mp4 ├── 06-第05章：手撸机器学习算法 │ ├── 手撸机器学习算法 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ ├── 手撸机器学习算法 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ └── 机器学习-第5章.pdf ├── 07-第06章：经典机器学习算法及调优 │ ├── ML_chapter7_dataset.zip │ ├── 机器学习-第6章.pdf │ ├── 经典机器学习算法及调优 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ ├── 经典机器学习算法及调优 · 第三讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ ├── 经典机器学习算法及调优 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ ├── 经典机器学习算法及调优 · 第五讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ └── 经典机器学习算法及调优 · 第四讲 · 直播完整版_ev.mp4 ├── 08-第07章：特征工程方法论 │ ├── 机器学习-第7章.pdf │ ├── 特征工程方法论 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ └── 特征工程方法论 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4 ├── 09-第08章：集成学习方法 │ ├── 机器学习-第8章.pdf │ ├── 集成学习方法 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ └── 集成学习方法 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4 ├── 10-第09章：深度学习基础及常见网络 │ ├── 机器学习-第9章.pdf │ ├── 深度学习基础及常见网络 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ ├── 深度学习基础及常见网络 · 第三讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ ├── 深度学习基础及常见网络 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ └── 深度学习基础及常见网络 · 第四讲 · 直播完整版_ev.mp4 ├── 11-第10章：PyTorch 基本语法 │ ├── PyTorch 基本语法 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ ├── PyTorch 基本语法 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ └── 机器学习-第10章.pdf ├── 12-第11章：神经网络训练方法 │ ├── 机器学习-第11章.pdf │ ├── 神经网络训练方法· 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ └── 神经网络训练方法· 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4 ├── 13-第12章：AutoML 介绍 │ ├── AutoML 介绍· 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ ├── AutoML 介绍· 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ └── 机器学习-第12章.pdf ├── 14-第13章：Jax 简介 │ ├── Jax 简介· 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ ├── Jax 简介· 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ └── 机器学习-第13章.pdf ├── 15-第14章：使用 Kubernetes 进行部署 │ └── 使用 Kubernetes 进行部署 · 直播完整版_ev.mp4 └── 17-加餐：机器学习进阶理论与战术 ├── 加餐：CUDA 与 Tensor RT_ev.mp4 ├── 加餐：CV 的简单介绍_ev.mp4 ├── 加餐：K8s及课程总结_ev.mp4 ├── 加餐：NLP 与 RL 的简单介绍_ev.mp4 └── 加餐：公理化概率体系_ev.mp4 ├── 00-开营仪式 │ ├── 开营直播_ev.mp4 │ ├── 第0章·概论·如何成为实干型的机器学习工程师(1).pdf │ └── 第0章·概论·如何成为实干型的机器学习工程师.pdf ├── 01-第01章：Python_R基础 │ ├── PythonR 基础 · 第一讲 · 第一部分_ev.mp4 │ ├── PythonR 基础 · 第一讲 · 第二部分_ev-笔记.PanD │ ├── PythonR 基础 · 第一讲 · 第二部分_ev.mp4 │ ├── PythonR 基础 · 第二讲 · 第一部分_ev.mp4 │ ├── PythonR 基础 · 第二讲 · 第三部分_ev.mp4 │ ├── PythonR 基础 · 第二讲 · 第二部分_ev.mp4 │ └── 机器学习第零期-第1章.pdf ├── 02-第02章：Python 性能调优指南 │ ├── Python 性能调优指南 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ ├── Python 性能调优指南 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ ├── 作业.txt │ ├── 机器学习-第2章.pdf │ └── 第二章作业参考资料.zip ├── 03-第03章：PythonR 中的数据操作及可视化 │ ├── PythonR 中的数据操作及可视化 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ ├── PythonR 中的数据操作及可视化 · 第三讲 · 第一部分_ev.mp4 │ ├── PythonR 中的数据操作及可视化 · 第三讲 · 第三部分_ev.mp4 │ ├── PythonR 中的数据操作及可视化 · 第三讲 · 第二部分_ev.mp4 │ ├── PythonR 中的数据操作及可视化 · 第二讲 · 第一部分_ev.mp4 │ ├── PythonR 中的数据操作及可视化 · 第二讲 · 第三部分_ev.mp4 │ ├── PythonR 中的数据操作及可视化 · 第二讲 · 第二部分_ev.mp4 │ └── 机器学习-第3章.pdf ├── 04-高等数学与线性代数加餐 │ ├── 客户访谈与问卷调研_ev.mp4 │ ├── 机器学习-客户访谈与问卷调研加餐.pdf │ ├── 机器学习-数学加餐.pdf │ └── 高等数学与线性代数_ev.mp4 ├── 05-第04章：机器学习基本概念 │ ├── 机器学习-第4章.pdf │ ├── 机器学习基本概念 · 第一讲 · 第一部分.mp4 │ ├── 机器学习基本概念 · 第一讲 · 第三部分_ev.mp4 │ ├── 机器学习基本概念 · 第一讲 · 第二部分_ev.mp4 │ ├── 机器学习基本概念 · 第三讲 · 第一部分_ev.mp4 │ ├── 机器学习基本概念 · 第三讲 · 第三部分_ev.mp4 │ ├── 机器学习基本概念 · 第三讲 · 第二部分_ev.mp4 │ ├── 机器学习基本概念 · 第二讲 · 第一部分_ev.mp4 │ ├── 机器学习基本概念 · 第二讲 · 第二部分_ev.mp4 │ ├── 机器学习基本概念 · 第二讲 · 课前答疑_ev.mp4 │ └── 机器学习基本概念 · 第四讲 · 直播完整版_ev.mp4 ├── 06-第05章：手撸机器学习算法 │ ├── 手撸机器学习算法 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ ├── 手撸机器学习算法 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ └── 机器学习-第5章.pdf ├── 07-第06章：经典机器学习算法及调优 │ ├── ML_chapter7_dataset.zip │ ├── 机器学习-第6章.pdf │ ├── 经典机器学习算法及调优 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ ├── 经典机器学习算法及调优 · 第三讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ ├── 经典机器学习算法及调优 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ ├── 经典机器学习算法及调优 · 第五讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ └── 经典机器学习算法及调优 · 第四讲 · 直播完整版_ev.mp4 ├── 08-第07章：特征工程方法论 │ ├── 机器学习-第7章.pdf │ ├── 特征工程方法论 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ └── 特征工程方法论 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4 ├── 09-第08章：集成学习方法 │ ├── 机器学习-第8章.pdf │ ├── 集成学习方法 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ └── 集成学习方法 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4 ├── 10-第09章：深度学习基础及常见网络 │ ├── 机器学习-第9章.pdf │ ├── 深度学习基础及常见网络 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ ├── 深度学习基础及常见网络 · 第三讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ ├── 深度学习基础及常见网络 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ └── 深度学习基础及常见网络 · 第四讲 · 直播完整版_ev.mp4 ├── 11-第10章：PyTorch 基本语法 │ ├── PyTorch 基本语法 · 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ ├── PyTorch 基本语法 · 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ └── 机器学习-第10章.pdf ├── 12-第11章：神经网络训练方法 │ ├── 机器学习-第11章.pdf │ ├── 神经网络训练方法· 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ └── 神经网络训练方法· 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4 ├── 13-第12章：AutoML 介绍 │ ├── AutoML 介绍· 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ ├── AutoML 介绍· 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ └── 机器学习-第12章.pdf ├── 14-第13章：Jax 简介 │ ├── Jax 简介· 第一讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ ├── Jax 简介· 第二讲 · 直播完整版_ev.mp4 │ └── 机器学习-第13章.pdf ├── 15-第14章：使用 Kubernetes 进行部署 │ └── 使用 Kubernetes 进行部署 · 直播完整版_ev.mp4 └── 17-加餐：机器学习进阶理论与战术 ├── 加餐：CUDA 与 Tensor RT_ev.mp4 ├── 加餐：CV 的简单介绍_ev.mp4 ├── 加餐：K8s及课程总结_ev.mp4 ├── 加餐：NL
如何下载和使用这份资源？
用户可以通过观看视频教程和阅读PDF教程来学习课程内容。建议用户先学习Python和R基础，再学习性能调优指南。点击下载按钮获取课程资料，开始学习机器学习工程师必备技能。
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关于极客时间- 机器学习训练营1期的常见问题
课程包括哪些内容？
课程包括Python和R基础、Python性能调优指南等
课程适合什么样的用户？
课程适合机器学习初学者和开发人员
课程格式是什么？
课程格式包括视频和PDF教程
