如何系统掌握AI编程？瞿炜机器学习实战课程全解析

 1. 课程核心价值   
瞿炜AI编程实战课程以"理论+代码"双驱动模式，系统讲解机器学习9大核心算法。从Anaconda环境配置到神经网络实现，课程覆盖Numpy科学计算、Matplotlib可视化、Scikit-learn建模等关键技术栈，特别适合希望快速掌握AI落地能力的开发者。   

 2. 讲师专业背景   
主讲人瞿炜是B站人气编程讲师，擅长用工程化思维解析复杂算法。其教学特点在于：   

- 拆解算法原理时强调数学直觉而非复杂公式   

- 每个知识点配套完整代码实现（如KNN分类/回归任务）   

- 深度剖析算法局限（如决策树过拟合问题）   

 3. 课程内容架构   
课程采用阶梯式教学设计：   

1. 基础篇：机器学习类型辨析+Python技术栈精讲（12小时）   

2. 算法篇：KNN/线性回归/决策树等9大算法代码实战（30+案例）   

3. 进阶篇：模型调优技巧（正则化、交叉验证、ROC曲线分析）   

 4. 特色教学模块   
- 误区警示：专门章节讲解机器学习7大常见错误   

- 双视角演示：既有Jupyter Notebook交互操作，也有PyCharm工程化开发   

- 全流程覆盖：从数据集划分到模型评价指标计算   

 5. 适合人群分析   
本课程特别适合：   

- 已掌握Python基础语法的转行者   

- 需要补充算法实现能力的在校学生   

- 希望理解AI模型底层逻辑的业务分析师   

通过200+代码片段和50个核心概念图解，课程将帮助学习者建立完整的AI编程知识体系。从机器学习误区的避坑指南到SVM核函数的工程应用，这套教程堪称算法实践领域的百科全书式指南。

资源目录列表：

├─【技术课程分享】编程实战AI算法与编程，瞿炜B站课程
│  ├─01-1课程内容和理念.mp4
│  ├─01-2初识机器学习.mp4
│  ├─01-3课程使用的技术栈.mp4
│  ├─02-1本章总览.mp4
│  ├─02-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
│  ├─02-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
│  ├─02-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
│  ├─02-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
│  ├─03-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
│  ├─03-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
│  ├─03-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
│  ├─03-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
│  ├─03-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
│  ├─03-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
│  ├─03-2Anaconda图形化操作.mp4
│  ├─03-3Anaconda命令行操作.mp4
│  ├─03-4JupyterNotebook基础使用.mp4
│  ├─03-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
│  ├─03-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
│  ├─03-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
│  ├─03-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
│  ├─03-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
│  ├─04-1本章总览.mp4
│  ├─04-2KNN算法核心思想和原理.mp4
│  ├─04-3KNN分类任务代码实现.mp4
│  ├─04-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
│  ├─04-5模型评价.mp4
│  ├─04-6超参数.mp4
│  ├─04-7特征归一化.mp4
│  ├─04-8KNN回归任务代码实现.mp4
│  ├─04-9KNN优缺点和适用条件.mp4
│  ├─05-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
│  ├─05-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
│  ├─05-1本章总览.mp4
│  ├─05-2线性回归核心思想和原理.mp4
│  ├─05-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
│  ├─05-4线性回归代码实现.mp4
│  ├─05-5模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方.mp4
│  ├─05-6多项式回归代码实现.mp4
│  ├─05-7逻辑回归算法.mp4
│  ├─05-8线性逻辑回归代码实现.mp4
│  ├─05-9多分类策略.mp4
│  ├─06-10LASSO和岭回归代码实现.mp4
│  ├─06-11模型泛化.mp4
│  ├─06-12评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率.mp4
│  ├─06-13评价指标：ROC曲线.mp4
│  ├─06-1本章总览.mp4
│  ├─06-2损失函数.mp4
│  ├─06-3梯度下降.mp4
│  ├─06-4决策边界.mp4
│  ├─06-5过拟合与欠拟合.mp4
│  ├─06-6学习曲线.mp4
│  ├─06-7交叉验证.mp4
│  ├─06-8模型误差.mp4
│  ├─06-9正则化.mp4
│  ├─07-1本章总览.mp4
│  ├─07-2决策树核心思想和原理.mp4
│  ├─07-3信息熵.mp4
│  ├─07-4决策树分类任务代码实现.mp4
│  ├─07-5基尼系数.mp4
│  ├─07-6决策树剪枝.mp4
│  ├─07-7决策树回归任务代码实现.mp4
│  ├─07-8决策树优缺点和适用条件.mp4
│  ├─08-1本章总览.mp4
│  ├─08-2神经网络核心思想和原理.mp4
│  ├─08-3激活函数.mp4
│  ├─08-4正向传播与反向传播.mp4
│  ├─08-5梯度下降优化算法.mp4
│  ├─08-6神经网络简单代码实现.mp4
│  ├─08-7梯度消失和梯度爆炸.mp4
│  ├─08-8模型选择.mp4
│  ├─08-9神经网络优缺点和适用条件.mp4
│  ├─09-10SVM优缺点和适用条件.mp4
│  ├─09-1本章总览.mp4
│  ├─09-2SVM核心思想和原理.mp4
│  ├─09-3硬间隔SVM.mp4
│  ├─09-4SVM软间隔.mp4
│  ├─09-5线性SVM分类任务代码实现.mp4
│  ├─09-6非线性SVM：核技巧.mp4
│  ├─09-7SVM核函数.mp4
│  ├─09-8非线性SVM代码实现.mp4
│  ├─09-9SVM回归任务代码实现.mp4
│  ├─10-1本章总览.mp4
│  ├─10-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp4
│  ├─10-3朴素贝叶斯分类.mp4
│  ├─10-4朴素贝叶斯的代码实现.mp4
│  ├─10-5多项式朴素贝叶斯代码实现.mp4
│  ├─10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp4
│  ├─11-1本章总览.mp4
│  ├─11-2集成学习核心思想和原理.mp4
│  ├─11-3集成学习代码实现.mp4
│  ├─11-4并行策略：Bagging、OOB等方法.mp4
│  ├─11-5并行策略：随机森林.mp4
│  ├─11-6串行策略：Boosting.mp4
│  ├─11-7结合策略：Stacking方法.mp4
│  ├─11-8集成学习优缺点和适用条件.mp4
│  ├─12-1本章总览.mp4
│  ├─12-2聚类算法核心思想和原理.mp4
│  ├─12-3k-means和分层聚类.mp4
│  ├─12-4聚类算法代码实现.mp4