人工智能/机器学习必修课：经典AI算法与编程实战_哔哩哔哩

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