看动画入门 AI 机器学习 价值198

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《看动画入门 AI 机器学习 价值198》5c7da56e5b6d743966e8a9bb0e0b1506_39f33dbf83129c79f8cf509cdc2049ab.webp (223.4 KB, 下载次数: 33) 下载附件   保存到相册 2024-4-21 02:19 上传【技能收获】学完可掌握：Embedding 向量检索。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：AI 应用工程师、RAG 系统开发、Java 后端 + 大模型落地、企业知识库架构师。大模型应用岗需求持续走高，具备「后端 + RAG 落地」复合能力的人才在招聘市场更稀缺，简历中可突出完整项目链路而非仅会使用 API。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。

视频目录（32 节）

*   1 简介.mp4

*   2 决策树.mp4

*   3 朴素贝叶斯.mp4

*   4 梯度下降.mp4

*   5 线性回归.mp4

*   6 逻辑回归.mp4

*   7 支持向量机.mp4

*   8 神经网络.mp4

*   9 核函数.mp4

*   10 K均值聚类.mp4

*   11 层次聚类.mp4

*   12 总结.mp4

*   13 简介.mp4

*   14 预备基础知识.mp4

*   15 在 sklearn 中训练模型.mp4

*   16 调整模型参数.mp4

*   17 测试你的模型.mp4

*   18 混淆矩阵.mp4

*   19 准确率.mp4

*   20 假阳性与假阴性.mp4

*   21 精度.mp4

*   22 召回率.mp4

*   23 F1.mp4

*   24 Fβ.mp4

*   25 ROC曲线.mp4

*   26 回归模型指标R2.mp4

*   27 过拟合与欠拟合.mp4

*   28 模型复杂度图.mp4

*   29 K折交叉验证.mp4

*   30 学习曲线.mp4

*   31 网格搜索.mp4

*   32 总结机器学习的过程.mp4