适合人群：
准备从事数据科学与人工智能方向的同学们
课程目标：
学习机器学习算法数学原理推导，从零开始代码复现经典算法，通过案例实验分析核心知识点
课程简介：
Python机器学习实训营（原理推导+代码复现+实验分析）课程旨在帮助同学们在机器学习领域打下坚实基础。课程注重算法原理讲解与数学公式推导并基于Python语言给出完整的代码实现，从零开始实现每一模块功能（非调用工具包）通过代码实例演示算法工作流程与实现方法，基于案例进行实验分析，算法涉及核心知识点多方位解读。整体风格通俗易懂，
1 实训营课程简介.mp4
2 回归问题概述.mp4
3 误差项定义.mp4
4 独立同分布的意义.mp4
5 似然函数的作用.mp4
6 参数求解.mp4
7 梯度下降通俗解释.mp4
8 参数更新方法.mp4
9 优化参数设置.mp4
10 线性回归整体模块概述.mp4
11 初始化步骤.mp4
12 实现梯度下降优化模块.mp4
13 损失与预测模块.mp4
14 数据与标签定义.mp4
15 训练线性回归模型.mp4
16 得到线性回归方程.mp4
17 整体流程debug解读.mp4
18 多特征回归模型.mp4
19 非线性回归.mp4
20 Sklearn工具包简介.mp4
21 数据集切分.mp4
22 交叉验证的作用.mp4
23 交叉验证实验分析.mp4
24 混淆矩阵.mp4
25 评估指标对比分析.mp4
26 阈值对结果的影响.mp4
27 ROC曲线.mp4
28 实验目标分析.mp4
29 参数直接求解方法.mp4
30 预处理对结果的影响.mp4
31 梯度下降模块.mp4
32 学习率对结果的影响.mp4
33 随机梯度下降得到的效果.mp4
34 MiniBatch方法.mp4
35 不同策略效果对比.mp4
36 多项式回归.mp4
37 模型复杂度.mp4
38 样本数量对结果的影响.mp4
39 正则化的作用.mp4
40 岭回归与lasso.mp4
41 实验总结.mp4
42 逻辑回归算法原理.mp4
43 化简与求解.mp4
44 多分类逻辑回归整体思路.mp4
45 训练模块功能.mp4
46 完成预测模块.mp4
47 优化目标定义.mp4
48 迭代优化参数.mp4
49 梯度计算.mp4
50 得出最终结果.mp4
51 鸢尾花数据集多分类任务.mp4
52 训练多分类模型.mp4
53 准备测试数据.mp4
54 决策边界绘制.mp4
55 非线性决策边界.mp4
56 逻辑回归实验概述.mp4
57 概率结果随特征数值的变化.mp4
58 可视化展示.mp4
59 坐标棋盘制作.mp4
60 分类决策边界展示分析.mp4
61 多分类-softmax.mp4
62 KMEANS算法概述.mp4
63 KMEANS工作流程.mp4
64 KMEANS迭代可视化展示.mp4
65 DBSCAN聚类算法.mp4
66 DBSCAN工作流程.mp4
67 DBSCAN可视化展示.mp4
68 Kmeans算法模块概述.mp4
69 计算得到簇中心点.mp4
70 样本点归属划分.mp4
71 算法迭代更新.mp4
72 鸢尾花数据集聚类任务.mp4
73 聚类效果展示.mp4
74 Kmenas算法常用操作.mp4
75 聚类结果展示.mp4
76 建模流程解读.mp4
77 不稳定结果.mp4
78 评估指标-Inertia.mp4
79 如何找到合适的K值.mp4
80 轮廓系数的作用.mp4
81 Kmenas算法存在的问题.mp4
82 应用实例-图像分割.mp4
83 半监督学习.mp4
84 DBSCAN算法.mp4
85 决策树算法概述.mp4
86 熵的作用.mp4
87 信息增益原理.mp4
88 决策树构造实例.mp4
89 信息增益率与gini系数.mp4
90 预剪枝方法.mp4
91 后剪枝方法.mp4
92 回归问题解决.mp4
93 整体模块概述.mp4
94 递归生成树节点.mp4
95 整体框架逻辑.mp4
96 熵值计算.mp4
97 数据集切分.mp4
98 完成树模型构建.mp4
99 测试算法效果.mp4
100 树模型可视化展示.mp4
101 决策边界展示分析.mp4
102 树模型预剪枝参数作用.mp4
103 回归树模型.mp4
104 随机森林算法原理.mp4
105 随机森林优势与特征重要性指标.mp4
106 提升算法概述.mp4
107 stacking堆叠模型.mp4
108 构建实验数据集.mp4
109 硬投票与软投票效果对比.mp4
110 Bagging策略效果.mp4
111 集成效果展示分析.mp4
112 OOB袋外数据的作用.mp4
113 特征重要性热度图展示.mp4
114 Adaboost算法概述.mp4
115 Adaboost决策边界效果.mp4
116 GBDT提升算法流程.mp4
117 集成参数对比分析.mp4
118 模型提前停止策略.mp4
119 停止方案实施.mp4
120 堆叠模型.mp4
121 支持向量机要解决的问题.mp4
122 距离与数据定义.mp4
123 目标函数推导.mp4
124 拉格朗日乘子法求解.mp4
125 化简最终目标函数.mp4
126 求解决策方程.mp4
127 软间隔优化.mp4
128 核函数的作用.mp4
129 知识点总结.mp4
130 支持向量机所能带来的效果.mp4
131 决策边界可视化展示.mp4
132 软间隔的作用.mp4
133 非线性SVM.mp4
134 核函数的作用与效果.mp4
135 深度学习要解决的问题.mp4
136 深度学习应用领域.mp4
137 计算机视觉任务.mp4
138 视觉任务中遇到的问题.mp4
139 得分函数.mp4
140 损失函数的作用.mp4
141 前向传播整体流程.mp4
142 返向传播计算方法.mp4
143 神经网络整体架构.mp4
144 神经网络架构细节.mp4
145 神经元个数对结果的影响.mp4
146 正则化与激活函数.mp4
147 神经网络过拟合解决方法.mp4
148 神经网络整体框架概述.mp4
149 参数初始化操作.mp4
150 矩阵向量转换.mp4
151 向量反变换.mp4
152 完成前向传播模块.mp4
153 损失函数定义.mp4
154 准备反向传播迭代.mp4
155 差异项计算.mp4
156 逐层计算.mp4
157 完成全部迭代更新模块.mp4
158 手写字体识别数据集.mp4
159 算法代码错误修正.mp4
160 模型优化结果展示.mp4
161 测试效果可视化展示.mp4
162 贝叶斯要解决的问题.mp4
163 贝叶斯公式推导.mp4
164 拼写纠错实例.mp4
165 垃圾邮件过滤实例.mp4
166 朴素贝叶斯算法整体框架.mp4
167 邮件数据读取.mp4
168 预料表与特征向量构建.mp4
169 分类别统计词频.mp4
170 贝叶斯公式对数变换.mp4
171 完成预测模块.mp4
172 关联规则概述.mp4
173 支持度与置信度.mp4
174 提升度的作用.mp4
175 Python实战关联规则.mp4
176 数据集制作.mp4
177 电影数据集题材关联分析.mp4
178 Apripri算法整体流程.mp4
179 数据集demo.mp4
180 扫描模块.mp4
181 拼接模块.mp4
182 挖掘频繁项集.mp4
183 规则生成模块.mp4
184 完成全部算法流程.mp4
185 规则结果展示.mp4
186 词向量模型通俗解释.mp4
187 模型整体框架.mp4
188 训练数据构建.mp4
189 CBOW与Skip-gram模型.mp4
190 负采样方案.mp4
191 数据与任务流程.mp4
192 数据清洗.mp4
193 batch数据制作.mp4
194 网络训练.mp4
195 可视化展示.mp4
196 推荐系统应用.mp4
197 推荐系统要完成的任务.mp4
198 相似度计算.mp4
199 基于用户的协同过滤.mp4
200 基于物品的协同过滤.mp4
201 隐语义模型.mp4
202 隐语义模型求解.mp4
203 模型评估标准.mp4
204 音乐推荐任务概述.mp4
205 数据集整合.mp4
206 基于物品的协同过滤.mp4
207 物品相似度计算与推荐.mp4
208 SVD矩阵分解.mp4
209 基于矩阵分解的音乐推荐.mp4
210 线性判别分析要解决的问题.mp4
211 线性判别分析要优化的目标.mp4
212 线性判别分析求解.mp4
213 实现线性判别分析进行降维任务.mp4
214 求解得出降维结果.mp4
215 PCA基本概念.mp4
216 方差与协方差.mp4
217 PCA结果推导.mp4
218 PCA降维实例.mp4
数据代码下载.txt
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