咕泡学院-机器学习入门训练营

编辑点评

系统学习机器学习基础，涵盖Python编程、数据可视化、集成学习等，适合初学者快速入门。

⭐ 编辑推荐

咕泡学院机器学习入门训练营，带你从零开始，掌握机器学习核心技能。

✨ 课程亮点

课程目录

📁 7-往期直播课程回放
📁 4-机器学习基础：从零构建你的“机器学习框架”
4-机器学习基础：从零构建你的“机器学习框架”资料.zip [1.8 MB]
1-机器学习基础：从零构建你的“机器学习框架”.mp4 [299.3 MB]
📁 6-集成学习实战：使用集成学习解决各行业问题
1-集成学习实战：使用集成学习解决各行业问题.mp4 [333.7 MB]
📁 3-数据可视化实战：用Python绘制专业图表
1-数据可视化实战：用Python绘制专业图表.mp4 [243.6 MB]
📁 2-NumPy高效数据处理：让数据操作快人一步
1-NumPy高效数据处理：让数据操作快人一步.mp4 [361.9 MB]
📁 5-集成学习：从单一模型到“超级模型”的进化之路
1-集成学习：从单一模型到“超级模型”的进化之路.mp4 [290.7 MB]
📁 2-python编程基础
📁 4-Python数据类型
1-Python数据类型.mp4 [26.5 MB]
📁 6-Python元组
📁 3-Python简介
📁 2-anaconda环境安装和搭建
1-anaconda环境安装和搭建.mp4 [47.5 MB]
📁 1-Python、PyCharm安装与配置（Python和anaconda二者选一即可）
1-1-Python环境配置.mp4 [67.9 MB]
📁 5-Python列表
7-20.exe [1.9 GB]
📁 3-机器学习基础知识
📁 1-机器学习概述
2-什么是机器学习？.mp4 [31.8 MB]
3-机器学习开发流程.mp4 [88.7 MB]
1-人工智能概述.mp4 [38.1 MB]
2-4.exe [1.1 GB]
📁 5-综合实训项目与模型优化
5-综合实训项目与模型优化.exe [1.9 GB]
📁 6-人工智能-必备数学课程（选修部分）
📁 3-3.泰勒公式与拉格朗日
3-3.泰勒公式与拉格朗日文档.zip [1.8 MB]
5-5-拉格朗日乘子法.mp4 [26.9 MB]
6-6-求解拉格朗日乘子法.mp4 [26.1 MB]
1-1-泰勒公式出发点.mp4 [13.6 MB]
2-2-涓€鐐逛竴涓栫晫.mp4 [20.9 MB]
📁 11-11.回归分析
11-11.回归分析说明.zip [1.8 MB]
10-10-高阶与分类变量实例.mp4 [34.5 MB]
7-7-多元与曲线回归问题.mp4 [21.5 MB]
3-3-误差项的定义.mp4 [19.0 MB]
9-9-statsmodels鍥炲綊鍒嗘瀽.mp4 [24.8 MB]
14-14-案例：预处理问题.mp4 [19.6 MB]
13-13-案例：特征相关性.mp4 [61.6 MB]
4-4-最小二乘法推导与求解.mp4 [26.6 MB]
1-1-回归分析概述.mp4 [21.7 MB]
5-5-回归方程求解小例子.mp4 [16.7 MB]
6-6-回归直线拟合优度.mp4 [26.6 MB]
15-15-案例：回归求解.mp4 [43.2 MB]
12-12-案例：缺失值填充.mp4 [38.2 MB]
2-2-回归方程定义.mp4 [10.9 MB]
11-11-案例：汽车价格预测任务概述.mp4 [28.9 MB]
📁 12-12.假设检验
12-12.假设检验文档.zip [1.8 MB]
1-1-假设检验基本思想.mp4 [36.1 MB]
10-10-Python假设检验实例.mp4 [56.0 MB]
11-11-Python卡方检验实例.mp4 [25.5 MB]
7-7-T检验应用条件.mp4 [28.7 MB]
3-3-Z检验基本原理.mp4 [19.3 MB]
5-5-T检验基本原理.mp4 [57.8 MB]
2-2-左右侧检验与双侧检验.mp4 [48.9 MB]
9-9-假设检验中的两类错误.mp4 [51.0 MB]
📁 1-1.高等数学基础
1-0-课程简介.mp4 [4.1 MB]
5-4-连续性与导数.mp4 [20.5 MB]
7-6-鏂瑰悜瀵兼暟.mp4 [19.3 MB]
4-3-无穷小与无穷大.mp4 [14.6 MB]
📁 9-9.核函数变换
3-3-多项式核函数.mp4 [9.3 MB]
1-1-核函数的目的.mp4 [15.7 MB]
📁 13-13.相关分析
7-7-偏相关与复相关.mp4 [38.2 MB]
1-1-相关分析概述.mp4 [29.9 MB]
4-4-斯皮尔曼等级相关.mp4 [55.3 MB]
2-2-皮尔森相关系数.mp4 [25.7 MB]
6-6-质量相关分析.mp4 [50.6 MB]
📁 15-15.聚类分析
2-2-层次聚类流程.mp4 [53.8 MB]
3-3-层次聚类实例.mp4 [54.2 MB]
4-4-1-KMEANS绠楁硶姒傝堪.mp4 [18.5 MB]
1-1-层次聚类概述.mp4 [19.6 MB]
11-6-2-聚类案例实战.mp4 [62.5 MB]
10-6-1-多种聚类算法概述.mp4 [6.9 MB]
7-5-1-DBSCAN鑱氱被绠楁硶.mp4 [19.3 MB]
6-4-3-KMEANS迭代可视化展示.mp4 [28.5 MB]
📁 6-6.随机变量
1-1-离散型随机变量.mp4 [16.9 MB]
5-5-极大似然估计.mp4 [24.0 MB]
3-3-简单随机抽样.mp4 [5.0 MB]
2-2-连续型随机变量.mp4 [26.3 MB]
📁 2-2.微积分
1-1-微积分基本想法.mp4 [14.2 MB]
5-5-牛顿-莱布尼茨公式.mp4 [28.6 MB]
2-2-微积分的解释.mp4 [17.8 MB]
📁 8-8.数据科学你得知道的几种分布
3-3-娉婃澗鍒嗗竷.mp4 [69.7 MB]
4-4-鍧囧寑鍒嗗竷.mp4 [11.8 MB]
📁 4-4.线性代数基础
3-3-矩阵基本操作.mp4 [26.5 MB]
2-2-矩阵与数据的关系.mp4 [19.7 MB]
4-4-矩阵的几种变换.mp4 [12.1 MB]
📁 14-14.方差分析
5-5-多因素方差分析.mp4 [45.4 MB]
1-1-方差分析概述.mp4 [20.4 MB]
4-4-方差分析中的多重比较.mp4 [30.5 MB]
6-6-Python方差分析实例.mp4 [30.1 MB]
3-3-方差分析计算方法.mp4 [60.6 MB]
📁 16-16.贝叶斯分析
3-3-贝叶斯学派与经典统计学派的争论.mp4 [24.6 MB]
1-1-贝叶斯分析概述.mp4 [29.3 MB]
7-7-垃圾邮件过滤实例.mp4 [22.8 MB]
4-4-贝叶斯算法概述.mp4 [11.3 MB]
9-9-经典求解思路.mp4 [35.1 MB]
5-5-贝叶斯推导实例.mp4 [11.9 MB]
6-6-贝叶斯拼写纠错实例.mp4 [18.6 MB]
📁 10-10.熵与激活函数
1-1-鐔电殑姒傚康.mp4 [10.3 MB]
2-2-熵的大小意味着什么.mp4 [37.5 MB]
4-4-激活函数的问题.mp4 [21.6 MB]
📁 7-7.概率论基础
8-8-杈圭紭鍒嗗竷.mp4 [25.1 MB]
7-7-二维连续型随机变量.mp4 [14.4 MB]
11-11-马尔科夫不等式.mp4 [19.8 MB]
14-14-贝叶斯拼写纠错实例.mp4 [18.6 MB]
6-6-二维离散型随机变量.mp4 [19.6 MB]
12-12-切比雪夫不等式.mp4 [29.6 MB]
13-13-后验概率估计.mp4 [22.9 MB]
15-15-垃圾邮件过滤实例.mp4 [22.8 MB]
4-4-条件概率小例子.mp4 [15.7 MB]
📁 5-5.特征值与矩阵分解
2-2-特征空间与应用.mp4 [10.1 MB]
3-1-SVD要解决的问题.mp4 [15.6 MB]
1-1-特征值与特征向量.mp4 [15.5 MB]
📁 4-机器学习基础理论与算法
4-机器学习基础理论与算法.exe [2.8 GB]
📁 1-直播回放（加密暂无）

适合人群

• 机器学习初学者
• Python编程爱好者
• 数据分析师

🎯 学习收获

• 掌握机器学习基础理论
• 学会使用Python进行数据分析
• 完成实战项目提升能力

🎉 祝您学习愉快！