最适合小白学习的人工智能 机器学习课程 价值2280 分享给大家

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《最适合小白学习的人工智能 机器学习课程 价值2280 分享给大家》最适合小白学习的人工智能 机器学习课程 价值2280 分享给大家【技能收获】学完可掌握：Embedding 向量检索、Python 编程。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（293 节）

*   1 课程介绍.mp4

*   2 Python基本知识.mp4

*   3 Windows下安装Anaconda.mp4

*   4 虚拟机环境的使用_导入虚拟机.mp4

*   5 虚拟机环境的使用_认识环境.mp4

*   6 Python工作环境.mp4

*   7 Python基本语法.mp4

*   8 Python对象.mp4

*   9 Python流程控制.mp4

*   10 函数的定义与使用.mp4

*   11 闭包和装饰器.mp4

*   12 Python的面向对象编程1.mp4

*   13 Python的面向对象编程2.mp4

*   14 输入输出.mp4

*   15 字符和编码.mp4

*   16 正则表达式.mp4

*   17 课程介绍.mp4

*   18 Numpy基础.mp4

*   19 多维数组类型_ndarray.mp4

*   20 创建ndarray.mp4

*   21 numpy中的数据类型.mp4

*   22 ndarray的文件IO.mp4

*   23 操作多维数组ndarray.mp4

*   24 选择ndarray的元素_索引.mp4

*   25 选择ndarray的元素_索引数组.mp4

*   26 选择ndarray的元素_布尔数组.mp4

*   27 改变ndarray的形状.mp4

*   28 ndarray的基本运算.mp4

*   29 numpy进阶.mp4

*   30 广播_不同维度数组运算.mp4

*   31 复制和视图.mp4

*   32 附1_Windows下安装Anaconda.mp4

*   33 附2_虚拟机环境的使用_导入虚拟机.mp4

*   34 附3_虚拟机环境的使用_认识环境.mp4

*   35 scipy简介.mp4

*   36 线性代数基础知识_向量.mp4

*   37 线性代数基础知识_矩阵.mp4

*   38 特征值和特征向量.mp4

*   39 解线性方程组.mp4

*   40 最小二乘法.mp4

*   41 本章引言.mp4

*   42 Pandas安装&数据结构介绍.mp4

*   43 Pandas数据查看.mp4

*   44 Pandas数据选择.mp4

*   45 Pandas数据修改与基本运算1.mp4

*   46 Pandas数据修改与基本运算2.mp4

*   47 Pandas数据修改与基本运算3.mp4

*   48 Pandas数据加载.mp4

*   49 Pandas多层索引.mp4

*   50 Pandas数据变形之关联.mp4

*   51 Pandas数据变形之分组与聚合.mp4

*   52 Pandas数据变形之数据重塑.mp4

*   53 本章引言.mp4

*   54 Matplotlib主要绘图类型_上.mp4

*   55 Matplotlib主要绘图类型_下.mp4

*   56 Matplotlib主要绘图参数.mp4

*   57 Matplotlib主要绘图装饰函数.mp4

*   58 Matplotlib文字标注与注释.mp4

*   59 Matplotlib子图.mp4

*   60 本章引言.mp4

*   61 快速理解数据挖掘和机器学习.mp4

*   62 数据挖掘的六大任务.mp4

*   63 数据挖掘的方法论（CRISP-DM）.mp4

*   64 预测模型的构建和应用流程.mp4

*   65 机器学习算法及分类.mp4

*   66 数据挖掘与数据仓库和OLAP.mp4

*   67 数据挖掘和机器学习的应用案例.mp4

*   68 如何成为一名优秀的数据科学家.mp4

*   69 本章引言.mp4

*   70 认识数据.mp4

*   71 描述性统计分析.mp4

*   72 分类变量的分析方法.mp4

*   73 连续变量的分析方法.mp4

*   74 相关性分析.mp4

*   75 基本空间与随机事件.mp4

*   76 事件的关系与运算.mp4

*   77 事件的概率.mp4

*   78 随机变量的分布.mp4

*   79 期望与方差.mp4

*   80 联合分布.mp4

*   81 条件分布与条件期望.mp4

*   82 正态分布.mp4

*   83 总体与样本.mp4

*   84 样本均值与方差.mp4

*   85 次序统计量与分位数.mp4

*   86 矩法估计.mp4

*   87 极大似然估计.mp4

*   88 贝叶斯估计.mp4

*   89 区间估计.mp4

*   90 假设检验.mp4

*   91 多元线性回归（上）.mp4

*   92 多元线性回归（下）.mp4

*   93 判别分析（上）.mp4

*   94 判别分析（下）.mp4

*   95 数据处理.mp4

*   96 系统聚类法.mp4

*   97 动态聚类法.mp4

*   98 主成分分析.mp4

*   99 样本主成分及其应用.mp4

*   100 附1-sclklt-learn引导篇.mp4

*   101 附2-Oange引导篇.mp4

*   102 附3-Xgboost安装篇.mp4

*   103 课程概述.mp4

*   104 特征构造的常用方法.mp4

*   105 用户RFM行为特征提取（代码演示）.mp4

*   106 用户RFM行为特征提取.mp4

*   107 特征转换之连续变量无量纲化.mp4

*   108 特征转换之连续变量数据变换.mp4

*   109 连续变量特征转换（代码演示）.mp4

*   110 特征转换之连续变量离散化.mp4

*   111 类别变量编码（代码演示）.mp4

*   112 特征转换之类别变量编码.mp4

*   113 日期型变量处理（代码演示）.mp4

*   114 特征转换之缺失值处理（代码演示）.mp4

*   115 特征转换之缺失值处理.mp4

*   116 特征转换之特征组合（代码演示）.mp4

*   117  特征转换之特征组合.mp4

*   118 数据降维概述.mp4

*   119 数据降维之主成分分析（PCA）.mp4

*   120 数据降维之主成分分析（PCA代码演示）.mp4

*   121 数据降维之线性判别分析法（LDA）.mp4

*   122 数据降维之线性判别分析法（LDA代码演示）.mp4

*   123 特征选择概述.mp4

*   124 单特征重要性评估.mp4

*   125 单特征重要性评估（代码演示）.mp4

*   126 课程总结.mp4

*   127 本章引言.mp4

*   128 构建你的第一个简单分类模型.mp4

*   129 构建你的第一个简单分类模型_代码演示.mp4

*   130 用测试集对模型进行交叉验证.mp4

*   131 尝试其他的分类算法.mp4

*   132 准备一个更好的训练集.mp4

*   133 将多个模型的预测结果融合起来.mp4

*   134 模型优化的三个要素.mp4

*   135 本章引言.mp4

*   136 偏差与方差_过拟合与欠拟合.mp4

*   137 通过学习曲线诊断偏差和方差.mp4

*   138 通过验证曲线诊断过拟合和欠拟合.mp4

*   139 模型交叉验证方法之数据集划分.mp4

*   140 模型交叉验证方法之k折交叉验证.mp4

*   141 模型评估指标之准确率和召回率.mp4

*   142 模型评估指标之收益曲线.mp4

*   143 模型评估指标之ROC与AUC.mp4

*   144 模型评估指标之KS值.mp4

*   145 本章引言.mp4

*   146 什么是逻辑回归.mp4

*   147 逻辑回归模型参数求解.mp4

*   148 逻辑回归模型正则化方法.mp4

*   149 逻辑回归代码示例.mp4

*   150 逻辑回归模型结果解释.mp4

*   151 逻辑回归模型自动化调参.mp4

*   152 逻辑回归的多分类问题.mp4

*   153 类别型特征变量转换.mp4

*   154 连续型特征变量转换.mp4

*   155 特征变量的组合.mp4

*   156 预测概率转换为分数.mp4

*   157 本章总结.mp4

*   158 本章引言.mp4

*   159 什么是K近邻.mp4

*   160 K近邻之距离度量.mp4

*   161 K近邻算法基本原理.mp4

*   162 K近邻算法代码演示.mp4

*   163 K近邻参数优化.mp4

*   164 特征标准化和转换.mp4

*   165 K近邻总结.mp4

*   166 本章引言.mp4

*   167 什么是决策树.mp4

*   168 决策树属性分裂基本概念.mp4

*   169 决策树节点不纯度.mp4

*   170 决策树最佳分裂.mp4

*   171 决策树算法对比.mp4

*   172 决策树剪枝.mp4

*   173 决策树代码演示.mp4

*   174 决策树参数调优.mp4

*   175 决策树总结.mp4

*   176 本章引言.mp4

*   177  什么是支持向量机.mp4

*   178 支持向量机算法基本原理.mp4

*   179 支持向量机代码演示.mp4

*   180 支持向量机参数优化.mp4

*   181 支持向量机总结.mp4

*   182 本章引言.mp4

*   183 贝叶斯公式.mp4

*   184  朴素贝叶斯分类原理.mp4

*   185 朴素贝叶斯代码演示.mp4

*   186 朴素贝叶斯总结.mp4

*   187 课程概述.mp4

*   188 相关和回归.mp4

*   189 一元线性回归模型.mp4

*   190 最小二乘法.mp4

*   191 一元线性回归excel操作.mp4

*   192 一元线性回归python操作.mp4

*   193 课程总结.mp4

*   194 多元线性回归模型.mp4

*   195 多重共线性概念.mp4

*   196 逐步回归方法.mp4

*   197 过拟合与正则化.mp4

*   198 多元线性回归excel操作.mp4

*   199 多元线性回归python操作.mp4

*   200 非线性回归简介.mp4

*   201 非线性回归在Excel中的操作.mp4

*   202 非线性回归在python的操作.mp4

*   203  回归模型常用评估指标.mp4

*   204 回归树（CART）基本原理.mp4

*   205 回归树代码演示.mp4

*   206 课程概述.mp4

*   207 什么是聚类分析.mp4

*   208  相似度与距离度量.mp4

*   209 聚类之K均值算法.mp4

*   210 K均值算法代码演示.mp4

*   211 K均值算法调参.mp4

*   212 聚类模型评估指标.mp4

*   213 聚类分析总结.mp4

*   214  什么是关联规则.mp4

*   215 关联规则Apriori算法.mp4

*   216 关联规则的lift指标.mp4

*   217 关联规则的理解与应用.mp4

*   218 关联规则代码演示.mp4

*   219 关联规则总结.mp4

*   220 课程总结.mp4

*   221 什么是推荐系统.mp4

*   222 基于Item的协同过滤算法.mp4

*   223 基于User的协同过滤算法.mp4

*   224 SVD矩阵分解算法.mp4

*   225 机器学习经典案例：垃圾邮件过滤模型.mp4

*   226 机器学习经典案例：KNN算法实现手写字体识别.mp4

*   227 机器学习经典案例：餐馆菜肴推荐系统.mp4

*   228 课程概述.mp4

*   229 模型融合基本概念.mp4

*   230 Voting和Averaging融合.mp4

*   231 Bagging融合.mp4

*   232 Boosting融合.mp4

*   233 随机森林算法基本原理.mp4

*   234 随机森林算法（分类）代码演示.mp4

*   235 随机森林算法（回归）代码演示.mp4

*   236 Adaboost算法基本原理.mp4

*   237 Adaboost算法（分类）代码演示.mp4

*   238 Adaboost算法（回归）代码演示.mp4

*   239 GBDT算法基本原理.mp4

*   240 GBDT算法（分类）代码演示.mp4

*   241 GBDT算法（回归）代码演示.mp4

*   242 Xgboost基本介绍.mp4

*   243 Xgboost算法（分类）代码演示.mp4

*   244 Xgboost算法（回归）代码演示.mp4

*   245 课程总结.mp4

*   246 文本分析的基本概念.mp4

*   247 文本特征表示方法（词袋模型）.mp4

*   248 TF-IDF算法.mp4

*   249 词表征方法（词向量）.mp4

*   250 神经网络与深度学习.mp4

*   251 卷积神经网络CNN介绍.mp4

*   252  循环神经网络RNN介绍.mp4

*   253 深度学习的应用场景.mp4

*   254 背景与部分原理.mp4

*   255 模型原理.mp4

*   256 数据.mp4

*   257 代码.mp4

*   258 总结.mp4

*   259 项目概述.mp4

*   260 数据观察.mp4

*   261 基于item的协同过滤推荐.mp4

*   262 基于user的协同过滤推荐.mp4

*   263 基于SVD的协同过滤推荐.mp4

*   264 项目概述.mp4

*   265 opencv的安装及使用.mp4

*   266 图像特征_颜色直方图.mp4

*   267 用随机森林构建图像分类模型.mp4

*   268 对新图片进行分类预测.mp4

*   269 项目概述.mp4

*   270 对文档进行分词.mp4

*   271 用TFIDF和词袋表示文档特征.mp4

*   272 用word2vec词向量表示文档特征.mp4

*   273 训练文档分类模型.mp4

*   274 模型效果的评估.mp4

*   275 对新文档进行分类预测.mp4

*   276 预测房价项目概述.mp4

*   277 数据理解和整体探索.mp4

*   278 数据清洗.mp4

*   279 特征转换、衍生、组合.mp4

*   280 特征筛选.mp4

*   281 模型训练.mp4

*   282 对新数据进行预测.mp4

*   283 项目概述.mp4

*   284 从交易数据中提取RFM特征.mp4

*   285 客户RFM分析.mp4

*   286 响应预测模型训练和选择.mp4

*   287 模型部署和应用.mp4

*   288 项目概述.mp4

*   289 CT图像的预处理技术.mp4

*   290 图像数据的增强(augmentation).mp4

*   291 训练图像分割模型.mp4

*   292 训练三维卷积神经网络.mp4

*   293 模型串联+项目总结.mp4