【2026最新版机器学习入门】基于Python的机器学习入门到精通,课程涵盖KNN、线性回归、逻辑回归、梯度下降、神经网络算法全程通俗易懂!!深度学习

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2026-05-20 11:15:27
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视频选集
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1-2机器学习简介
13:58
3-【KNN算法】KNN算法原理
09:16
4-【KNN算法】-KNN算法入门概述
10:25
5-【KNN算法】-有监督学习与无监督学习
11:24
6-【KNN算法】-KNN算法是什么?
07:36
7-【KNN算法】-KNN模型实现过程
11:12
8-【KNN算法】-KNN-距离度量
09:30
9-【KNN算法】KNN升华总结
09:30
10-【KNN算法】-KNN算法分类使用
22:12
11-【KNN算法】-KNN算法-交叉验证-参数调优
21:21
12-【KNN算法】-KNN回归-GridSearchCV模型调优
33:08
13-【KNN算法】-KNN实战-图像识别
26:13
14-【KNN算法】KNN实战-健康医疗
34:22
15-【KNN算法】KNN实战-人力资源
35:03
16-【线性回归算法】多元线性回归概念介绍
20:26
17-【线性回归算法】正规方程-最小二乘法
16:18
18-【线性回归算法】正规方程-多元一次方程计算举例
15:51
19-【线性回归算法】正规方程-矩阵转置与求导
12:20
20-【线性回归算法】正规方程-推导
17:42
21-【线性回归算法】正规方程-凸函数
13:38
22-【线性回归算法】正规方程-简单线性回归-建模
14:53
23-【线性回归算法】正规方程-多元线性回归-建模
19:58
24-【线性回归算法】-sklearn库线性回归算法建模
26:01
25-【线性回归算法】线性回归算法推导-深入理解回归
09:07
26-【线性回归算法】线性回归算法推导-误差分析
06:56
27-【线性回归算法】线性回归算法推导-最大似然估计
13:00
28-【线性回归算法】-线性回归算法推导-误差总似然
15:05
29-【线性回归算法】线性回归算法推导-MSE推导
18:54
30-【线性回归算法】线性回归算法实战-房价预测
19:14
31-【梯度下降】无约束最优化
05:01
32-【梯度下降】梯度下降是什么
13:53
33-【梯度下降】梯度下降公式
14:31
34-【梯度下降】学习率介绍
08:24
35-【梯度下降】全局最优解
07:11
36-【梯度下降】步骤
07:40
37-【梯度下降】代码模拟梯度下降
28:53
38-【梯度下降】梯度下降收敛判断
10:00
39-【梯度下降】梯度下降的不同方式
05:32
40-【梯度下降】线性回归梯度更新公式
12:05
41-【梯度下降】三种梯度下降梯度更新公式
13:08
42-【梯度下降】梯度下降优化
08:41
43-【梯度下降】-BGD实战
21:02
44-【梯度下降】-BGD优化与多元线性回归
30:57
45-【梯度下降】SGD随机梯度下降
33:58
46-【梯度下降】SGD随机梯度下降多元线性回归
21:10
47-【梯度下降】MBGD小批量梯度下降
28:01
48-【梯度下降】-归一化目的
18:26
49-【梯度下降】最大值最小值归一化与Z-Score归一化
30:30
50-【梯度下降】过拟合欠拟合
21:25
51-【梯度下降】L1正则化Lasso回归算法原理
28:58
52-【梯度下降】L1正则化实战Lasso套索回归
14:09
53-【梯度下降】L2正则化Ridge回归算法原理
16:27
54-【梯度下降】L2正则化实战Ridge岭回归
10:37
55-【梯度下降】L1+L2弹性网络优化算法
19:18
56-【梯度下降】多项式回归
38:02
57-【梯度下降】多项式回归天猫双十一实战
25:57
58-【梯度下降】中国人寿保费预测实战-数据预处理
26:20
59-【梯度下降】中国人寿保费预测实战-模型训练与评估
23:37
60-【逻辑回归】什么是逻辑斯蒂回归
24:38
61-【逻辑回归】损失函数推导
10:00
62-【逻辑回归】损失函数可视化
18:46
63-【逻辑回归】权重更新公式推导
10:02
64-【逻辑回归】概率分类演示实战
20:25
65-【逻辑回归】概率根据公式复现
11:22
66-0第05章 线性分类-逻辑斯蒂回归 7-逻辑斯蒂回归-多分类原理
06:07
67-【逻辑回归】多分类实战
26:04
68-【逻辑回归】softmax多分类
17:34
69-【支持向量机】-什么是支持向量机
10:30
70-【支持向量机】支持向量机目标函数
25:21
71-【支持向量机】拉格朗日乘子法
11:15
72-【支持向量机】拉格朗日乘子法-KKT条件
26:10
73-【支持向量机】拉格朗日乘子法-KKT条件举例说明
20:03
74-【支持向量机】拉格朗日乘子法-对偶转换
23:45
75-【支持向量机】SVM-目标函数优化
11:20
76-【支持向量机】SVM-SMO优化算法介绍
06:19
77-【支持向量机】SVM-目标函数优化求解w和b
10:58
78-【支持向量机】SVM-软间隔及优化
21:40
79-【支持向量机】SVM-代码实战-构建分离超平面
23:48
80-【支持向量机】SVM-代码实战-乳腺癌分类
11:16

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