Python机器学习算法实战

 1. 为什么选择这门机器学习实战课程   
本课程系统讲解机器学习领域必备的7大类算法，涵盖监督学习、无监督学习等核心内容。通过Python代码实战演示KNN、决策树、神经网络等经典算法的实现过程，帮助学习者从理论到实践全面掌握机器学习关键技术。课程特别注重算法原理与工程应用的结合，每个知识点都配有对应的项目案例。   

 2. 课程核心内容体系   
三大模块构建完整知识框架：基础工具篇（Numpy/Matplotlib）、经典算法篇（10+种核心算法）、实战提升篇（模型调优与评估）。重点讲解线性回归、SVM、集成学习等算法的数学推导和代码实现，并深入分析各算法的适用场景与局限性。课程包含超过40个课时，提供完整的项目代码和数据集。   

 3. 特色教学方式解析   
采用"原理图解+代码逐行解析+项目实战"的三段式教学法：   

- 通过动画演示梯度下降、反向传播等抽象概念   

- 使用Jupyter Notebook实时展示算法实现细节   

- 在Kaggle数据集上完成从数据预处理到模型部署的全流程   

 4. 适合哪些学习者   
面向Python开发者的转型提升课程，适合：   

- 希望系统学习机器学习基础算法的开发者   

- 需要补充算法实现经验的在校学生   

- 准备面试数据分析/算法岗位的求职者   

课程要求具备Python基础语法知识，无需高等数学背景。   

 5. 课程技术亮点   
独家包含算法优化技巧：   

- 决策树剪枝的7种策略对比   

- 神经网络梯度消失的5种解决方案   

- SVM核函数选择的黄金准则   

每个算法章节最后都设有"陷阱规避"专题，详解工程实践中常见的错误案例。   

通过本课程，学习者不仅能掌握机器学习算法的底层原理，更能获得用Python解决实际问题的能力。课程提供的标准化代码框架可直接复用于工作项目，是迈向算法工程师之路的高效学习路径。

资源目录列表：

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