机器学习必修课：经典AI算法与编程实战

 1. 为什么这门课程值得学习？   
《机器学习实战：经典算法与项目案例详解》 是一门系统化教学课程，覆盖从基础理论到代码落地的全流程。课程通过 KNN、线性回归、神经网络等10大核心算法 的逐章精讲，配合 Numpy、Matplotlib等工具链实战，帮助学习者摆脱"纸上谈兵"困境。每个章节均包含 算法原理剖析+完整项目代码+常见误区解析 的三维学习框架，特别适合希望快速掌握AI开发能力的进阶者。   

 2. 课程核心内容模块拆解   
课程采用 "基础工具→单点突破→系统整合" 的递进式设计：   

- 工具筑基篇：详解Anaconda环境配置、Jupyter Notebook魔法命令、Numpy数组运算等 工程化必备技能   

- 算法精讲篇：从KNN分类任务到SVM核函数应用，每个算法均包含 数学推导图示+Python代码逐行解析   

- 实战深化篇：通过 房价预测、图像分类、用户分群 等6类项目案例，掌握模型调参与评估方法   

- 避坑指南：专门设置 机器学习七大误区 章节，提前规避特征工程、过拟合等高频问题   

 3. 与众不同的教学特色   
本课程 拒绝碎片化知识堆砌，独创"三维能力培养体系"：   

1. 理论维度：用信息熵图解决策树、用梯度下降动画演示神经网络   

2. 工具维度：对比Sklearn与自实现代码的 性能差异，培养工程判断力   

3. 业务维度：通过 信用卡欺诈检测 等案例，建立算法与商业价值的关联认知   

特别加入 模型泛化、交叉验证、正则化 等企业级解决方案，大幅提升项目落地能力。   

 4. 适合哪些人群学习？   
- 已掌握Python基础，希望 系统入门机器学习 的开发者   

- 需要 复现论文算法 但缺乏实战经验的研究人员   

- 准备 面试算法岗 的应届毕业生（课程包含高频考点如ROC曲线、混淆矩阵）   

- 从事数据分析工作，希望 升级预测模型精度 的从业者   

 5. 课程带来的长期价值   
通过 142节精细化视频 与 配套工程代码，学习者将获得：   

- 完整的AI知识图谱：从监督学习到无监督学习的平滑过渡   

- 工业级代码能力：掌握数据归一化、特征工程等 真实项目处理技巧   

- 可复用的方法论：迁移学习框架可快速应用于推荐系统、金融风控等领域

资源目录列表：

├─机器学习必修课：经典AI算法与编程实战
│  ├─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
│  ├─03-1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
│  ├─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
│  ├─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
│  ├─05-1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
│  ├─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
│  ├─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
│  ├─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
│  ├─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
│  ├─09-1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
│  ├─09-10SVM优缺点和适用条件.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