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最适合小白学习的人工智能机器学习课程
〖课程目录〗:
最适合小白学习的人工智能机器学习课程--3680
┣━━第1章 代码级
┃ ┣━━第1节 Python基础编程
┃ ┃ ┣━━1 课程介绍.mp4
┃ ┃ ┣━━2 Python基本知识.mp4
┃ ┃ ┣━━3 Windows下安装Anaconda.mp4
┃ ┃ ┣━━4 虚拟机环境的使用_导入虚拟机.mp4
┃ ┃ ┣━━5 虚拟机环境的使用_认识环境.mp4
┃ ┃ ┣━━6 Python工作环境.mp4
┃ ┃ ┣━━7 Python基本语法.mp4
┃ ┃ ┣━━8 Python对象.mp4
┃ ┃ ┣━━9 Python流程控制.mp4
┃ ┃ ┣━━10 函数的定义与使用.mp4
┃ ┃ ┣━━11 闭包和装饰器.mp4
┃ ┃ ┣━━12 Python的面向对象编程1.mp4
┃ ┃ ┣━━13 Python的面向对象编程2.mp4
┃ ┃ ┣━━14 输入输出.mp4
┃ ┃ ┣━━15 字符和编码.mp4
┃ ┃ ┗━━16 正则表达式.mp4
┃ ┣━━第2节 Python科学计算库 - Numpy
┃ ┃ ┣━━17 课程介绍.mp4
┃ ┃ ┣━━18 Numpy基础.mp4
┃ ┃ ┣━━19 多维数组类型_ndarray.mp4
┃ ┃ ┣━━20 创建ndarray.mp4
┃ ┃ ┣━━21 numpy中的数据类型.mp4
┃ ┃ ┣━━22 ndarray的文件IO.mp4
┃ ┃ ┣━━23 操作多维数组ndarray.mp4
┃ ┃ ┣━━24 选择ndarray的元素_索引.mp4
┃ ┃ ┣━━25 选择ndarray的元素_索引数组.mp4
┃ ┃ ┣━━26 选择ndarray的元素_布尔数组.mp4
┃ ┃ ┣━━27 改变ndarray的形状.mp4
┃ ┃ ┣━━28 ndarray的基本运算.mp4
┃ ┃ ┣━━29 numpy进阶.mp4
┃ ┃ ┣━━30 广播_不同维度数组运算.mp4
┃ ┃ ┣━━31 复制和视图.mp4
┃ ┃ ┣━━32 附1_Windows下安装Anaconda.mp4
┃ ┃ ┣━━33 附2_虚拟机环境的使用_导入虚拟机.mp4
┃ ┃ ┗━━34 附3_虚拟机环境的使用_认识环境.mp4
┃ ┣━━第3节 Python科学计算库 - Scipy
┃ ┃ ┣━━35 scipy简介.mp4
┃ ┃ ┣━━36 线性代数基础知识_向量.mp4
┃ ┃ ┣━━37 线性代数基础知识_矩阵.mp4
┃ ┃ ┣━━38 特征值和特征向量.mp4
┃ ┃ ┣━━39 解线性方程组.mp4
┃ ┃ ┗━━40 最小二乘法.mp4
┃ ┣━━第4节 Python数据分析库 – Pandas
┃ ┃ ┣━━41 本章引言.mp4
┃ ┃ ┣━━42 Pandas安装&数据结构介绍.mp4
┃ ┃ ┣━━43 Pandas数据查看.mp4
┃ ┃ ┣━━44 Pandas数据选择.mp4
┃ ┃ ┣━━45 Pandas数据修改与基本运算1.mp4
┃ ┃ ┣━━46 Pandas数据修改与基本运算2.mp4
┃ ┃ ┣━━47 Pandas数据修改与基本运算3.mp4
┃ ┃ ┣━━48 Pandas数据加载.mp4
┃ ┃ ┣━━49 Pandas多层索引.mp4
┃ ┃ ┣━━50 Pandas数据变形之关联.mp4
┃ ┃ ┣━━51 Pandas数据变形之分组与聚合.mp4
┃ ┃ ┗━━52 Pandas数据变形之数据重塑.mp4
┃ ┗━━第5节 Python数据分析可视化库 – matplotlib
┃ ┣━━53 本章引言.mp4
┃ ┣━━54 Matplotlib主要绘图类型_上.mp4
┃ ┣━━55 Matplotlib主要绘图类型_下.mp4
┃ ┣━━56 Matplotlib主要绘图参数.mp4
┃ ┣━━57 Matplotlib主要绘图装饰函数.mp4
┃ ┣━━58 Matplotlib文字标注与注释.mp4
┃ ┗━━59 Matplotlib子图.mp4
┣━━第2章 应用级
┃ ┣━━第1节 数据挖掘和机器学习概述
┃ ┃ ┣━━60 本章引言.mp4
┃ ┃ ┣━━61 快速理解数据挖掘和机器学习.mp4
┃ ┃ ┣━━62 数据挖掘的六大任务.mp4
┃ ┃ ┣━━63 数据挖掘的方法论（CRISP-DM）.mp4
┃ ┃ ┣━━64 预测模型的构建和应用流程.mp4
┃ ┃ ┣━━65 机器学习算法及分类.mp4
┃ ┃ ┣━━66 数据挖掘与数据仓库和OLAP.mp4
┃ ┃ ┣━━67 数据挖掘和机器学习的应用案例.mp4
┃ ┃ ┗━━68 如何成为一名优秀的数据科学家.mp4
┃ ┣━━第2节 数据理解和探索
┃ ┃ ┣━━69 本章引言.mp4
┃ ┃ ┣━━70 认识数据.mp4
┃ ┃ ┣━━71 描述性统计分析.mp4
┃ ┃ ┣━━72 分类变量的分析方法.mp4
┃ ┃ ┣━━73 连续变量的分析方法.mp4
┃ ┃ ┗━━74 相关性分析.mp4
┃ ┣━━第3节 数据分析理论基础之数理统计
┃ ┃ ┣━━75 基本空间与随机事件.mp4
┃ ┃ ┣━━76 事件的关系与运算.mp4
┃ ┃ ┣━━77 事件的概率.mp4
┃ ┃ ┣━━78 随机变量的分布.mp4
┃ ┃ ┣━━79 期望与方差.mp4
┃ ┃ ┣━━80 联合分布.mp4
┃ ┃ ┣━━81 条件分布与条件期望.mp4
┃ ┃ ┣━━82 正态分布.mp4
┃ ┃ ┣━━83 总体与样本.mp4
┃ ┃ ┣━━84 样本均值与方差.mp4
┃ ┃ ┣━━85 次序统计量与分位数.mp4
┃ ┃ ┣━━86 矩法估计.mp4
┃ ┃ ┣━━87 极大似然估计.mp4
┃ ┃ ┣━━88 贝叶斯估计.mp4
┃ ┃ ┣━━89 区间估计.mp4
┃ ┃ ┣━━90 假设检验.mp4
┃ ┃ ┣━━91 多元线性回归（上）.mp4
┃ ┃ ┣━━92 多元线性回归（下）.mp4
┃ ┃ ┣━━93 判别分析（上）.mp4
┃ ┃ ┣━━94 判别分析（下）.mp4
┃ ┃ ┣━━95 数据处理.mp4
┃ ┃ ┣━━96 系统聚类法.mp4
┃ ┃ ┣━━97 动态聚类法.mp4
┃ ┃ ┣━━98 主成分分析.mp4
┃ ┃ ┗━━99 样本主成分及其应用.mp4
┃ ┗━━第4节 附：机器学习基本包准备篇
┃ ┣━━100 附1-sclklt-learn引导篇.mp4
┃ ┣━━101 附2-Oange引导篇.mp4
┃ ┗━━102 附3-Xgboost安装篇.mp4
┣━━第3章 工程级
┃ ┣━━第1节 机器学习：数据准备和特征工程
┃ ┃ ┣━━103 课程概述.mp4
┃ ┃ ┣━━104 特征构造的常用方法.mp4
┃ ┃ ┣━━105 用户RFM行为特征提取（代码演示）.mp4
┃ ┃ ┣━━106 用户RFM行为特征提取.mp4
┃ ┃ ┣━━107 特征转换之连续变量无量纲化.mp4
┃ ┃ ┣━━108 特征转换之连续变量数据变换.mp4
┃ ┃ ┣━━109 连续变量特征转换（代码演示）.mp4
┃ ┃ ┣━━110 特征转换之连续变量离散化.mp4
┃ ┃ ┣━━111 类别变量编码（代码演示）.mp4
┃ ┃ ┣━━112 特征转换之类别变量编码.mp4
┃ ┃ ┣━━113 日期型变量处理（代码演示）.mp4
┃ ┃ ┣━━114 特征转换之缺失值处理（代码演示）.mp4
┃ ┃ ┣━━115 特征转换之缺失值处理.mp4
┃ ┃ ┣━━116 特征转换之特征组合（代码演示）.mp4
┃ ┃ ┣━━117 特征转换之特征组合.mp4
┃ ┃ ┣━━118 数据降维概述.mp4
┃ ┃ ┣━━119 数据降维之主成分分析（PCA）.mp4
┃ ┃ ┣━━120 数据降维之主成分分析（PCA代码演示）.mp4
┃ ┃ ┣━━121 数据降维之线性判别分析法（LDA）.mp4
┃ ┃ ┣━━122 数据降维之线性判别分析法（LDA代码演示）.mp4
┃ ┃ ┣━━123 特征选择概述.mp4
┃ ┃ ┣━━124 单特征重要性评估.mp4
┃ ┃ ┣━━125 单特征重要性评估（代码演示）.mp4
┃ ┃ ┗━━126 课程总结.mp4
┃ ┣━━第2节 机器学习之监督学习：分类与回归算法原理与实践
┃ ┃ ┣━━127 本章引言.mp4
┃ ┃ ┣━━128 构建你的第一个简单分类模型.mp4
┃ ┃ ┣━━129 构建你的第一个简单分类模型_代码演示.mp4
┃ ┃ ┣━━130 用测试集对模型进行交叉验证.mp4
┃ ┃ ┣━━131 尝试其他的分类算法.mp4
┃ ┃ ┣━━132 准备一个更好的训练集.mp4
┃ ┃ ┣━━133 将多个模型的预测结果融合起来.mp4
┃ ┃ ┣━━134 模型优化的三个要素.mp4
┃ ┃ ┣━━135 本章引言.mp4
┃ ┃ ┣━━136 偏差与方差_过拟合与欠拟合.mp4
┃ ┃ ┣━━137 通过学习曲线诊断偏差和方差.mp4
┃ ┃ ┣━━138 通过验证曲线诊断过拟合和欠拟合.mp4
┃ ┃ ┣━━139 模型交叉验证方法之数据集划分.mp4
┃ ┃ ┣━━140 模型交叉验证方法之k折交叉验证.mp4
┃ ┃ ┣━━141 模型评估指标之准确率和召回率.mp4
┃ ┃ ┣━━142 模型评估指标之收益曲线.mp4
┃ ┃ ┣━━143 模型评估指标之ROC与AUC.mp4
┃ ┃ ┣━━144 模型评估指标之KS值.mp4
┃ ┃ ┣━━145 本章引言.mp4
┃ ┃ ┣━━146 什么是逻辑回归.mp4
┃ ┃ ┣━━147 逻辑回归模型参数求解.mp4
┃ ┃ ┣━━148 逻辑回归模型正则化方法.mp4
┃ ┃ ┣━━149 逻辑回归代码示例.mp4
┃ ┃ ┣━━150 逻辑回归模型结果解释.mp4
┃ ┃ ┣━━151 逻辑回归模型自动化调参.mp4
┃ ┃ ┣━━152 逻辑回归的多分类问题.mp4
┃ ┃ ┣━━153 类别型特征变量转换.mp4
┃ ┃ ┣━━154 连续型特征变量转换.mp4
┃ ┃ ┣━━155 特征变量的组合.mp4
┃ ┃ ┣━━156 预测概率转换为分数.mp4
┃ ┃ ┣━━157 本章总结.mp4
┃ ┃ ┣━━158 本章引言.mp4
┃ ┃ ┣━━159 什么是K近邻.mp4
┃ ┃ ┣━━160 K近邻之距离度量.mp4
┃ ┃ ┣━━161 K近邻算法基本原理.mp4
┃ ┃ ┣━━162 K近邻算法代码演示.mp4
┃ ┃ ┣━━163 K近邻参数优化.mp4
┃ ┃ ┣━━164 特征标准化和转换.mp4
┃ ┃ ┣━━165 K近邻总结.mp4
┃ ┃ ┣━━166 本章引言.mp4
┃ ┃ ┣━━167 什么是决策树.mp4
┃ ┃ ┣━━168 决策树属性分裂基本概念.mp4
┃ ┃ ┣━━169 决策树节点不纯度.mp4
┃ ┃ ┣━━170 决策树最佳分裂.mp4
┃ ┃ ┣━━171 决策树算法对比.mp4
┃ ┃ ┣━━172 决策树剪枝.mp4
┃ ┃ ┣━━173 决策树代码演示.mp4
┃ ┃ ┣━━174 决策树参数调优.mp4
┃ ┃ ┣━━175 决策树总结.mp4
┃ ┃ ┣━━176 本章引言.mp4
┃ ┃ ┣━━177 什么是支持向量机.mp4
┃ ┃ ┣━━178 支持向量机算法基本原理.mp4
┃ ┃ ┣━━179 支持向量机代码演示.mp4
┃ ┃ ┣━━180 支持向量机参数优化.mp4
┃ ┃ ┣━━181 支持向量机总结.mp4
┃ ┃ ┣━━182 本章引言.mp4
┃ ┃ ┣━━183 贝叶斯公式.mp4
┃ ┃ ┣━━184 朴素贝叶斯分类原理.mp4
┃ ┃ ┣━━185 朴素贝叶斯代码演示.mp4
┃ ┃ ┣━━186 朴素贝叶斯总结.mp4
┃ ┃ ┣━━187 课程概述.mp4
┃ ┃ ┣━━188 相关和回归.mp4
┃ ┃ ┣━━189 一元线性回归模型.mp4
┃ ┃ ┣━━190 最小二乘法.mp4
┃ ┃ ┣━━191 一元线性回归excel操作.mp4
┃ ┃ ┣━━192 一元线性回归python操作.mp4
┃ ┃ ┣━━193 课程总结.mp4
┃ ┃ ┣━━194 多元线性回归模型.mp4
┃ ┃ ┣━━195 多重共线性概念.mp4
┃ ┃ ┣━━196 逐步回归方法.mp4
┃ ┃ ┣━━197 过拟合与正则化.mp4
┃ ┃ ┣━━198 多元线性回归excel操作.mp4
┃ ┃ ┣━━199 多元线性回归python操作.mp4
┃ ┃ ┣━━200 非线性回归简介.mp4
┃ ┃ ┣━━201 非线性回归在Excel中的操作.mp4
┃ ┃ ┣━━202 非线性回归在python的操作.mp4
┃ ┃ ┣━━203 回归模型常用评估指标.mp4
┃ ┃ ┣━━204 回归树（CART）基本原理.mp4
┃ ┃ ┗━━205 回归树代码演示.mp4
┃ ┣━━第3节 机器学习之非监督学习算法：聚类与关联算法原理与实践
┃ ┃ ┣━━206 课程概述.mp4
┃ ┃ ┣━━207 什么是聚类分析.mp4
┃ ┃ ┣━━208 相似度与距离度量.mp4
┃ ┃ ┣━━209 聚类之K均值算法.mp4
┃ ┃ ┣━━210 K均值算法代码演示.mp4
┃ ┃ ┣━━211 K均值算法调参.mp4
┃ ┃ ┣━━212 聚类模型评估指标.mp4
┃ ┃ ┣━━213 聚类分析总结.mp4
┃ ┃ ┣━━214 什么是关联规则.mp4
┃ ┃ ┣━━215 关联规则Apriori算法.mp4
┃ ┃ ┣━━216 关联规则的lift指标.mp4
┃ ┃ ┣━━217 关联规则的理解与应用.mp4
┃ ┃ ┣━━218 关联规则代码演示.mp4
┃ ┃ ┣━━219 关联规则总结.mp4
┃ ┃ ┗━━220 课程总结.mp4
┃ ┣━━第4节 机器学习之协同过滤原理与实战
┃ ┃ ┣━━221 什么是推荐系统.mp4
┃ ┃ ┣━━222 基于Item的协同过滤算法.mp4
┃ ┃ ┣━━223 基于User的协同过滤算法.mp4
┃ ┃ ┗━━224 SVD矩阵分解算法.mp4
┃ ┗━━第5节 机器学习经典案例集：基于scikit-learn框架实现
┃ ┣━━225 机器学习经典案例：垃圾邮件过滤模型.mp4
┃ ┣━━226 机器学习经典案例：KNN算法实现手写字体识别.mp4
┃ ┗━━227 机器学习经典案例：餐馆菜肴推荐系统.mp4
┣━━第4章 算法级
┃ ┣━━第1节 机器学习之集成学习：多算法融合
┃ ┃ ┣━━228 课程概述.mp4
┃ ┃ ┣━━229 模型融合基本概念.mp4
┃ ┃ ┣━━230 Voting和Averaging融合.mp4
┃ ┃ ┣━━231 Bagging融合.mp4
┃ ┃ ┣━━232 Boosting融合.mp4
┃ ┃ ┣━━233 随机森林算法基本原理.mp4
┃ ┃ ┣━━234 随机森林算法（分类）代码演示.mp4
┃ ┃ ┣━━235 随机森林算法（回归）代码演示.mp4
┃ ┃ ┣━━236 Adaboost算法基本原理.mp4
┃ ┃ ┣━━237 Adaboost算法（分类）代码演示.mp4
┃ ┃ ┣━━238 Adaboost算法（回归）代码演示.mp4
┃ ┃ ┣━━239 GBDT算法基本原理.mp4
┃ ┃ ┣━━240 GBDT算法（分类）代码演示.mp4
┃ ┃ ┣━━241 GBDT算法（回归）代码演示.mp4
┃ ┃ ┣━━242 Xgboost基本介绍.mp4
┃ ┃ ┣━━243 Xgboost算法（分类）代码演示.mp4
┃ ┃ ┣━━244 Xgboost算法（回归）代码演示.mp4
┃ ┃ ┗━━245 课程总结.mp4
┃ ┣━━第2节 机器学习之文本与图像数据挖掘方法
┃ ┃ ┣━━246 文本分析的基本概念.mp4
┃ ┃ ┣━━247 文本特征表示方法（词袋模型）.mp4
┃ ┃ ┣━━248 TF-IDF算法.mp4
┃ ┃ ┗━━249 词表征方法（词向量）.mp4
┃ ┗━━第3节 深度学习入门篇神经网络深度学习入门
┃ ┣━━250 神经网络与深度学习.mp4
┃ ┣━━251 卷积神经网络CNN介绍.mp4
┃ ┣━━252 循环神经网络RNN介绍.mp4
┃ ┗━━253 深度学习的应用场景.mp4
┣━━第5章 专家级
┃ ┣━━第1节 基于聚类(Kmeans)算法实现的客户价值分析系统
┃ ┃ ┣━━254 背景与部分原理.mp4
┃ ┃ ┣━━255 模型原理.mp4
┃ ┃ ┣━━256 数据.mp4
┃ ┃ ┣━━257 代码.mp4
┃ ┃ ┗━━258 总结.mp4
┃ ┣━━第2节 基于SVD协同过滤算法实现的电影推荐系统
┃ ┃ ┣━━259 项目概述.mp4
┃ ┃ ┣━━260 数据观察.mp4
┃ ┃ ┣━━261 基于item的协同过滤推荐.mp4
┃ ┃ ┣━━262 基于user的协同过滤推荐.mp4
┃ ┃ ┗━━263 基于SVD的协同过滤推荐.mp4
┃ ┣━━第3节 基于OpenCV、随机森林算法实现的图像分类识别系统
┃ ┃ ┣━━264 项目概述.mp4
┃ ┃ ┣━━265 opencv的安装及使用.mp4
┃ ┃ ┣━━266 图像特征_颜色直方图.mp4
┃ ┃ ┣━━267 用随机森林构建图像分类模型.mp4
┃ ┃ ┗━━268 对新图片进行分类预测.mp4
┃ ┣━━第4节 基于NLP自然语言构建的文档自动分类系统
┃ ┃ ┣━━269 项目概述.mp4
┃ ┃ ┣━━270 对文档进行分词.mp4
┃ ┃ ┣━━271 用TFIDF和词袋表示文档特征.mp4
┃ ┃ ┣━━272 用word2vec词向量表示文档特征.mp4
┃ ┃ ┣━━273 训练文档分类模型.mp4
┃ ┃ ┣━━274 模型效果的评估.mp4
┃ ┃ ┗━━275 对新文档进行分类预测.mp4
┃ ┣━━第5节 Kaggle经典AI项目：预测房价系统全程实战
┃ ┃ ┣━━276 预测房价项目概述.mp4
┃ ┃ ┣━━277 数据理解和整体探索.mp4
┃ ┃ ┣━━278 数据清洗.mp4
┃ ┃ ┣━━279 特征转换、衍生、组合.mp4
┃ ┃ ┣━━280 特征筛选.mp4
┃ ┃ ┣━━281 模型训练.mp4
┃ ┃ ┗━━282 对新数据进行预测.mp4
┃ ┣━━第6节 基于RFM模型实现的零售精准营销响应预测系统
┃ ┃ ┣━━283 项目概述.mp4
┃ ┃ ┣━━284 从交易数据中提取RFM特征.mp4
┃ ┃ ┣━━285 客户RFM分析.mp4
┃ ┃ ┣━━286 响应预测模型训练和选择.mp4
┃ ┃ ┗━━287 模型部署和应用.mp4
┃ ┗━━第7节 基于深度学习的CT图像肺结节自动检测技术（深度学习在医疗行业的实践应用）
┃ ┣━━288 项目概述.mp4
┃ ┣━━289 CT图像的预处理技术.mp4
┃ ┣━━290 图像数据的增强(augmentation).mp4
┃ ┣━━291 训练图像分割模型.mp4
┃ ┣━━292 训练三维卷积神经网络.mp4
┃ ┗━━293 模型串联+项目总结.mp4
┗━━资料
┣━━大纲.jpg
┣━━地址.txt
┣━━阶段1：第2节、第3节、第4节、第5节课件代码资料.rar
┣━━阶段1：第2节+第3节+第4节+第5节代码课件修正版.rar
┣━━阶段二：应用级课件和代码资料（修正版）.rar
┗━━AI机器学习课程配套资料（PPT和代码和软件）.rar
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发表于 2021-4-20 22:35:54
发表于 2021-4-20 22:36:32
发表于 2021-4-23 14:00:46
发表于 2021-5-5 18:52:49
