人工智能/机器学习必修课：经典AI算法与编程实战
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主讲人瞿炜，博士毕业于美国伊利诺伊大学，曾在中美顶尖大学和科研机构任教，先后于多家上市公司担任高管、研究院院长等职。
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课程目录
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第一章 欢迎来到机器学习的世界
1
全集试看
01.课程介绍
视频课
18分10秒
全集试看
02.初识机器学习
视频课
14分34秒
3
全集试看
03.课程使用的技术栈
视频课
14分42秒
第二章 机器学习概述
4
部分试看
01.本章总览
视频课
3分15秒
5
02.数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用
视频课
10分57秒
6
03.研究哪些问题：分类、回归等
视频课
14分14秒
7
04.如何分门别类：监督、无监督、强化学习等
视频课
9分37秒
8
05.机器学习的七大常见误区和局限
视频课
9分58秒
第三章 快速掌握四大必备工具
9
部分试看
01.本章总览：相互关系与学习路线
视频课
4分37秒
10
02.Anaconda图形化操作
视频课
6分9秒
11
03.Anaconda命令行操作
视频课
8分12秒
12
04.JupyterNotebook基础使用
视频课
12分16秒
13
05.JupyterNotebook高级使用：常用魔法命
视频课
7分56秒
14
06.Numpy基础：安装与性能对比
视频课
7分8秒
15
07.Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组
视频课
16分37秒
16
08.Numpy数组基础索引：索引和切片
视频课
8分58秒
17
09.Numpy非常重要的数据合并与拆分操作
视频课
9分8秒
18
10.Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算
视频课
14分43秒
19
11.Numpy数组统计运算：常用的都在这了
视频课
8分
20
12.Numpy数组arg运算和排序
视频课
9分36秒
21
13.Numpy数组神奇索引和布尔索引
视频课
11分52秒
22
14.Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置
视频课
9分41秒
第四章 “近朱者赤，近墨者黑”的KNN算法
23
部分试看
01.本章总览-KNN
视频课
5分20秒
24
02.KNN算法核心思想和原理
视频课
16分11秒
25
03.KNN分类任务代码实现
视频课
14分13秒
26
04.数据集划分：训练集与测试集
视频课
13分7秒
27
05.模型评价
视频课
13分22秒
28
06.超参数
视频课
13分9秒
29
07.特征归一化
视频课
13分23秒
30
08.KNN回归任务代码实现
视频课
11分37秒
31
09.KNN算法优缺点分析和适用条件
视频课
6分41秒
第五章 “大禹治水，庖丁解牛”的线性算法
32
01.本章总览-线性算法
视频课
6分10秒
33
02.线性回归核心思想和原理
视频课
21分11秒
34
03.逻辑回归核心思想和原理
视频课
12分41秒
35
04.线性回归代码实现
视频课
11分32秒
36
05.模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方
视频课
14分6秒
37
06.多项式回归代码实现
视频课
8分56秒
38
07.逻辑回归算法
视频课
11分
39
08.线性逻辑回归代码实现
视频课
10分12秒
40
09.多分类策略
视频课
4分39秒
41
10.复杂逻辑回归代码实现
视频课
7分4秒
42
11.线性算法优缺点和适用条件
视频课
8分53秒
第六章 “解一卷而众篇明”之核心概念精讲
43
01.本章总览-核心概念
视频课
13分20秒
44
02.损失函数
视频课
15分25秒
45
03.梯度下降
视频课
15分5秒
46
04.决策边界
视频课
10分52秒
47
05.过拟合与欠拟合
视频课
10分49秒
48
06.学习曲线
视频课
10分17秒
49
07.交叉验证
视频课
9分15秒
50
08.模型误差
视频课
18分13秒
51
09.正则化
视频课
21分4秒
52
10.LASSO和岭回归代码实现
视频课
9分32秒
53
11.模型泛化
视频课
10分28秒
54
12.评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率
视频课
17分30秒
55
13.评价指标：ROC曲线
视频课
14分53秒
第七章 “分而治之，逐个击破”的决策树
56
01.本章总览-决策树
视频课
6分4秒
57
02.决策树核心思想和原理
视频课
9分53秒
58
03.信息熵
视频课
18分21秒
59
04.决策树分类任务代码实现
视频课
14分56秒
60
05.基尼系数
视频课
6分44秒
61
06.决策树剪枝
视频课
9分29秒
62
07.决策树回归任务代码实现
视频课
5分22秒
63
08.决策树优缺点和适用条件
视频课
7分3秒
第八章 “失败是成功之母”的神经网络
64
01.本章总览-神经网络
视频课
9分44秒
65
02.神经网络核心思想和原理
视频课
19分41秒
66
03.激活函数
视频课
18分1秒
67
04.正向传播和反向传播
视频课
9分2秒
68
05.梯度下降优化算法
视频课
17分21秒
69
06.神经网络简单代码实现
视频课
12分33秒
70
07.梯度消失和梯度爆炸
视频课
11分56秒
71
08.模型选择
视频课
15分40秒
72
09.神经网络优缺点和适用条件
视频课
9分19秒
第九章 “欲穷千里目，更上一层楼”的支持向量机
73
01.本章总览-SVM
视频课
7分28秒
74
02.SVM核心思想和原理
视频课
7分54秒
75
03.硬间隔SVM
视频课
16分21秒
76
04.软间隔SVM
视频课
13分3秒
77
05.线性SVM分类任务代码实现
视频课
7分46秒
78
06.非线性SVM：核技巧
视频课
12分31秒
79
07.SVM的核函数
视频课
10分17秒
80
08.非线性SVM代码实现
视频课
8分53秒
81
09.SVM回归任务代码实现
视频课
6分37秒
82
10.SVM优缺点和适用条件
视频课
4分29秒
第十章“是非考于前，而成败验于后”的贝叶斯方法
83
01.本章总览-贝叶斯
视频课
10分28秒
84
02.贝叶斯方法核心思想和原理
视频课
17分1秒
85
03.朴素贝叶斯分类
视频课
8分31秒
86
04.朴素贝叶斯代码实现
视频课
11分21秒
87
05.多项式朴素贝叶斯代码实现
视频课
8分20秒
88
06.贝叶斯方法优缺点和适用条件
视频课
9分56秒
第十一章“团结就是力量”的集成学习
89
01.本章总览-集成学习
视频课
6分28秒
90
02.集成学习核心思想和原理
视频课
9分21秒
91
03.集成学习代码实现
视频课
9分43秒
92
04.并行策略：Bagging、OOB等方法
视频课
16分1秒
93
05.并行策略：随机森林
视频课
7分57秒
94
06.串行策略：Boosting方法
视频课
10分9秒
95
07.结合策略：Stacking方法
视频课
5分21秒
96
08.集成学习优缺点和适用条件
视频课
11分22秒
第十二章“物以类聚，人以群分”的聚类算法
97
01.本章总览-聚类算法
视频课
4分44秒
98
02.聚类算法核心思想和原理
视频课
7分43秒
99
03.分层聚类
视频课
10分22秒
100
04.代码实现与可视化
视频课
8分23秒
101
05.聚类效果评价
视频课
7分59秒
102
06.聚类算法优缺点和适用条件
视频课
8分32秒
第十三章“射人先射马，擒贼先擒王”的主成分分析
103
01.本章总览-PCA
视频课
6分43秒
104
02.PCA核心思想和原理
视频课
14分30秒
105
03.PCA求解算法
视频课
7分38秒
106
04.PCA算法代码实现
视频课
7分14秒
107
05.降维任务代码实现
视频课
8分34秒
108
06.PCA在数据降噪中的应用
视频课
5分43秒
109
07.PCA在人脸识别中的应用
视频课
11分15秒
110
08.主成分分析优缺点和适用条件
视频课
4分20秒
第十四章“见微知著，睹始知终”的概率图模型
111
01.本章总览-概率图模型
视频课
7分4秒
112
02.概率图模型核心思想和原理
视频课
25分53秒
113
03.EM算法参数估计
视频课
11分23秒
114
04.隐马尔可夫模型代码实现
视频课
18分39秒
115
05.概率图模型优缺点和适用条件
视频课
6分16秒
第十五章 项目实战
116
01.本章总览-实战
视频课
3分2秒
117
02.泰坦尼克之灾
视频课
19分19秒
118
03.房价预测
视频课
20分9秒
119
04.交易反欺诈
视频课
11分58秒
120
05.如何深入研究机器学习：进阶课程、学习路线等
视频课
5分23秒
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