课程介绍
- 欢迎来到机器学习的世界 初识机器学习、技术栈、数据集分类、回归、监督、无监督、强化学习、常见误区
- 核心概念精讲 损失函数、梯度下降、过拟合、欠拟合、模型泛化、学习曲线、交叉验证、模型误差、正则化、决策边界、评价指标
- 项目实战 泰坦尼克之灾、房价预测、交易反欺诈等
- 十大经典算法 KNN、线性算法、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯方法、集成学习、聚类算法主成分分析、概率图模型
- 快速掌握四大必备工具 Anaconda、JupyterNotebook、Numpy、Matplotlib
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课程目录
├──01.1-1课程内容和理念.mp4 ├──02.1-2-初识机器学习.mp4 ├──03.1-3-课程使用的技术栈.mp4 ├──04.2-1本章总览.mp4 ├──05.2-2-数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4 ├──06.2-3-研究哪些问题：分类、回归等.mp4 ├──069- 机器学习必修课：经典AI算法与编程实战 ├──07.2-4-如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4 ├──08.2-5-机器学习的七大常见误区和局限.mp4 ├──09.3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4 ├──10.3-2-Anaconda图形化操作.mp4 ├──100.12-4-聚类算法代码实现.mp4 ├──101.12-5-聚类评估代码实现.mp4 ├──102.12-6-聚类算法优缺点和适用条件.mp4 ├──103.13-1-本章总览.mp4 ├──104.13-2-PCA核心思想和原理.mp4 ├──105.13-3-PCA求解算法.mp4 ├──106.13-4-PCA算法代码实现.mp4 ├──107.13-5-降维任务代码实现.mp4 ├──108.13-6-PCA在数据降噪中的应用.mp4 ├──109.13-7-PCA在人脸识别中的应用.mp4 ├──11.3-3-Anaconda命令行操作.mp4 ├──110.13-8-主成分分析优缺点和适用条件.mp4 ├──111.14-1-本章总览.mp4 ├──112.14-2-概率图模型核心思想和原理.mp4 ├──113.14-3-EM算法参数估计.mp4 ├──114.14-4-隐马尔可夫模型代码实现.mp4 ├──115.14-5-概率图模型优缺点和适用条件.mp4 ├──116.15-1-本章总览.mp4 ├──117.15-2-泰坦尼克生还预测.mp4 ├──118.15-3-房价预测.mp4 ├──119.15-4-交易反欺诈代码实现.mp4 ├──12.3-4-JupyterNotebook基础使用.mp4 ├──13.3-5-JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4 ├──14.3-6-Numpy基础：安装与性能对比.mp4 ├──15.3-7-Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4 ├──16.3-8-Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4 ├──17.3-9-Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4 ├──18.3-10-Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4 ├──19.3-11-Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4 ├──20.3-12-Numpy数组arg运算和排序.mp4 ├──21.3-13-Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4 ├──22.3-14-Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4 ├──23.4-1本章总览.mp4 ├──24.4-2-KNN算法核心思想和原理.mp4 ├──25.4-3-KNN分类任务代码实现.mp4 ├──26.4-4-数据集划分：训练集与预测集.mp4 ├──27.4-5-模型评价.mp4 ├──28.4-6-超参数.mp4 ├──29.4-7-特征归一化.mp4 ├──30.4-8-KNN回归任务代码实现.mp4 ├──31.4-9-KNN优缺点和适用条件.mp4 ├──32.5-1-本章总览.mp4 ├──33.5-2-线性回归核心思想和原理.mp4 ├──34.5-3-逻辑回归核心思想和原理.mp4 ├──35.5-4-线性回归代码实现.mp4 ├──36.5-5-模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方.mp4 ├──37.5-6多项式回归代码实现.mp4 ├──38.5-7-逻辑回归算法.mp4 ├──39.5-8-线性逻辑回归代码实现.mp4 ├──40.5-9多分类策略.mp4 ├──41.5-10-复杂逻辑回归及代码实现.mp4 ├──42.5-11-线性算法优缺点和适用条件.mp4 ├──43.6-1-本章总览.mp4 ├──44.6-2-损失函数.mp4 ├──45.6-3-梯度下降.mp4 ├──46.6-4-决策边界.mp4 ├──47.6-5-过拟合与欠拟合.mp4 ├──48.6-6-学习曲线.mp4 ├──49.6-7-交叉验证.mp4 ├──50.6-8-模型误差.mp4 ├──51.6-9-正则化.mp4 ├──52.6-10-LASSO和岭回归代码实现.mp4 ├──53.6-11-模型泛化.mp4 ├──54.6-12-评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率.mp4 ├──55.6-13-评价指标：ROC曲线.mp4 ├──56.7-1-本章总览.mp4 ├──57.7-2-决策树核心思想和原理.mp4 ├──58.7-3-信息熵.mp4 ├──59.7-4-决策树分类任务代码实现.mp4 ├──60.7-5-基尼系数.mp4 ├──61.7-6-决策树剪枝.mp4 ├──62.7-7-决策树回归任务代码实现.mp4 ├──63.7-8-决策树优缺点和适用条件.mp4 ├──64.8-1-本章总览.mp4 ├──65.8-2-神经网络核心思想和原理.mp4 ├──66.8-3-激活函数.mp4 ├──67.8-4-正向传播与反向传播.mp4 ├──68.8-5-梯度下降优化算法.mp4 ├──69.8-6-神经网络简单代码实现.mp4 ├──70.8-7-梯度消失和梯度爆炸.mp4 ├──71.8-8-模型选择.mp4 ├──72.8-9-神经网络优缺点和适用条件.mp4 ├──73.9-1-本章总览.mp4 ├──74.9-2-SVM核心思想和原理.mp4 ├──75.9-3-硬间隔SVM.mp4 ├──76.9-4-SVM软间隔.mp4 ├──77.9-5-线性SVM分类任务代码实现.mp4 ├──78.9-6-非线性SVM：核技巧.mp4 ├──79.9-7-SVM核函数.mp4 ├──80.9-8-非线性SVM代码实现.mp4 ├──81.9-9-SVM回归任务代码实现.mp4 ├──82.9-10-SVM优缺点和适用条件.mp4 ├──83.10-1-本章总览.mp4 ├──84.10-2-贝叶斯方法核心思想和原理.mp4 ├──85.10-3-朴素贝叶斯分类.mp4 ├──86.10-4-朴素贝叶斯的代码实现.mp4 ├──87.10-5-多项式朴素贝叶斯代码实现.mp4 ├──88.10-6-贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp4 ├──89.11-1-本章总览.mp4 ├──90.11-2-集成学习核心思想和原理.mp4 ├──91.11-3-集成学习代码实现.mp4 ├──92.11-4-并行策略：Bagging、OOB等方法.mp4 ├──93.11-5-并行策略：随机森林.mp4 ├──94.11-6-串行策略：Boosting.mp4 ├──95.11-7-结合策略：Stacking方法.mp4 ├──96.11-8-集成学习优缺点和适用条件.mp4 ├──97.12-1-本章总览.mp4 ├──98.12-2-聚类算法核心思想和原理.mp4 └──99.12-3-k-means和分层聚类.mp4
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