课程简介：
这是一门与众不同的机器学习课程！它用匪夷所思的视角，灰谐幽默的语言，贴近生活的类比，直观有趣的动画，细致易懂的代码，典型干货的案例，把机器学习最经典的十大算法给你讲的通通透透。
课程目录(资源合计2.37GB）：
瞿炜 机器学习必修课：经典算法与Python实战
├─ 01-1-1课程内容和理念.mp4 [37.49MB]
├─ 02-1-2-1本章总览.mp4 [7.85MB]
├─ 02-1-2初识机器学习.mp4 [26.81MB]
├─ 02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4 [23.03MB]
├─ 02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4 [23.92MB]
├─ 02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4 [28.24MB]
├─ 02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4 [31.48MB]
├─ 03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4 [7.28MB]
├─ 03-1-3课程使用的技术栈.mp4 [28.28MB]
├─ 03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4 [27.71MB]
├─ 03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4 [12.50MB]
├─ 03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4 [14.39MB]
├─ 03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4 [18.92MB]
├─ 03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4 [18.77MB]
├─ 03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4 [11.09MB]
├─ 03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4 [17.29MB]
├─ 03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4 [18.56MB]
├─ 03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4 [12.70MB]
├─ 03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4 [12.80MB]
├─ 03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4 [29.98MB]
├─ 03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4 [13.60MB]
├─ 03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4 [14.63MB]
├─ 04-1-4-1本章总览.mp4 [10.76MB]
├─ 04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4 [29.81MB]
├─ 04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4 [27.63MB]
├─ 04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4 [25.18MB]
├─ 04-5-4-5模型评价.mp4 [26.20MB]
├─ 04-6-4-6超参数.mp4 [24.12MB]
├─ 04-7-4-7特征归一化.mp4 [22.08MB]
├─ 04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4 [22.26MB]
├─ 04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4 [19.34MB]
├─ 05-1-5-1本章总览.mp4 [10.14MB]
├─ 05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4 [15.10MB]
├─ 05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4 [13.79MB]
├─ 05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4 [28.39MB]
├─ 05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4 [17.28MB]
├─ 05-4-5-4线性回归代码实现.mp4 [22.70MB]
├─ 05-5-5-5模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方.mp4 [22.78MB]
├─ 05-6-5-6多项式回归代码实现.mp4 [17.27MB]
├─ 05-7-5-7逻辑回归算法.mp4 [15.00MB]
├─ 05-8-5-8线性逻辑回归代码实现.mp4 [20.43MB]
├─ 05-9-5-9多分类策略.mp4 [6.44MB]
├─ 06-1-6-1本章总览.mp4 [19.00MB]
├─ 06-10-6-10LASSO和岭回归代码实现.mp4 [20.55MB]
├─ 06-11-6-11模型泛化.mp4 [16.64MB]
├─ 06-12-6-12评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率.mp4 [27.74MB]
├─ 06-13-6-13评价指标：ROC曲线.mp4 [26.35MB]
├─ 06-2-6-2损失函数.mp4 [33.05MB]
├─ 06-3-6-3梯度下降.mp4 [31.47MB]
├─ 06-4-6-4决策边界.mp4 [20.87MB]
├─ 06-5-6-5过拟合与欠拟合.mp4 [19.61MB]
├─ 06-6-6-6学习曲线.mp4 [21.44MB]
├─ 06-7-6-7交叉验证.mp4 [18.64MB]
├─ 06-8-6-8模型误差.mp4 [26.46MB]
├─ 06-9-6-9正则化.mp4 [31.21MB]
├─ 07-1-7-1本章总览.mp4 [10.47MB]
├─ 07-2-7-2决策树核心思想和原理.mp4 [15.53MB]
├─ 07-3-7-3信息熵.mp4 [32.84MB]
├─ 07-4-7-4决策树分类任务代码实现.mp4 [29.98MB]
├─ 07-5-7-5基尼系数.mp4 [19.17MB]
├─ 07-6-7-6决策树剪枝.mp4 [24.14MB]
├─ 07-7-7-7决策树回归任务代码实现.mp4 [10.31MB]
├─ 07-8-7-8决策树优缺点和适用条件.mp4 [14.32MB]
├─ 08-1-8-1本章总览.mp4 [19.35MB]
├─ 08-2-8-2神经网络核心思想和原理.mp4 [43.42MB]
├─ 08-3-8-3激活函数.mp4 [24.55MB]
├─ 08-4-8-4正向传播与反向传播.mp4 [18.68MB]
├─ 08-5-8-5梯度下降优化算法.mp4 [23.85MB]
├─ 08-6-8-6神经网络简单代码实现.mp4 [22.95MB]
├─ 08-7-8-7梯度消失和梯度爆炸.mp4 [20.66MB]
├─ 08-8-8-8模型选择.mp4 [30.84MB]
├─ 08-9-8-9神经网络优缺点和适用条件.mp4 [13.00MB]
├─ 09-1-9-1本章总览.mp4 [32.29MB]
├─ 09-10-9-10SVM优缺点和适用条件.mp4 [10.50MB]
├─ 09-2-9-2SVM核心思想和原理.mp4 [13.54MB]
├─ 09-3-9-3硬间隔SVM.mp4 [22.13MB]
├─ 09-4-9-4SVM软间隔.mp4 [17.55MB]
├─ 09-5-9-5线性SVM分类任务代码实现.mp4 [14.77MB]
├─ 09-6-9-6非线性SVM：核技巧.mp4 [35.35MB]
├─ 09-7-9-7SVM核函数.mp4 [15.96MB]
├─ 09-8-9-8非线性SVM代码实现.mp4 [21.92MB]
├─ 09-9-9-9SVM回归任务代码实现.mp4 [10.83MB]
├─ 10-1-10-1本章总览.mp4 [15.05MB]
├─ 10-2-10-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp4 [24.10MB]
├─ 10-3-10-3朴素贝叶斯分类.mp4 [13.56MB]
├─ 10-4-10-4朴素贝叶斯的代码实现.mp4 [20.08MB]
├─ 10-5-10-5多项式朴素贝叶斯代码实现.mp4 [19.69MB]
├─ 10-6-10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp4 [20.21MB]
├─ 11-1-11-1本章总览.mp4 [9.15MB]
├─ 11-2-11-2集成学习核心思想和原理.mp4 [13.30MB]
├─ 11-3-11-3集成学习代码实现.mp4 [21.93MB]
├─ 11-4-11-4并行策略：Bagging、OOB等方法.mp4 [36.78MB]
├─ 11-5-11-5并行策略：随机森林.mp4 [12.62MB]
├─ 11-6-11-6串行策略：Boosting.mp4 [20.63MB]
├─ 11-7-11-7结合策略：Stacking方法.mp4 [13.80MB]
├─ 11-8-11-8集成学习优缺点和适用条件.mp4 [16.05MB]
├─ 12-1-12-1本章总览.mp4 [6.56MB]
├─ 12-2-12-2聚类算法核心思想和原理.mp4 [10.85MB]
├─ 12-3-12-3k-means和分层聚类.mp4 [15.35MB]
├─ 12-4-12-4聚类算法代码实现.mp4 [19.57MB]
├─ 12-5-12-5聚类评估代码实现.mp4 [15.98MB]
├─ 12-6-12-6聚类算法优缺点和适用条件.mp4 [12.42MB]
├─ 13-1-13-1本章总览.mp4 [10.10MB]
├─ 13-2-13-2PCA核心思想和原理.mp4 [18.64MB]
├─ 13-3-13-3PCA求解算法.mp4 [20.91MB]
├─ 13-4-13-4PCA算法代码实现.mp4 [12.20MB]
├─ 13-5-13-5降维任务代码实现.mp4 [18.14MB]
├─ 13-6-13-6PCA在数据降噪中的应用.mp4 [11.02MB]
├─ 13-7-13-7PCA在人脸识别中的应用.mp4 [23.03MB]
├─ 13-8-13-8主成分分析优缺点和适用条件.mp4 [6.61MB]
├─ 14-1-14-1本章总览.mp4 [9.53MB]
├─ 14-2-14-2概率图模型核心思想和原理.mp4 [34.63MB]
├─ 14-3-14-3EM算法参数估计.mp4 [14.74MB]
├─ 14-4-14-4隐马尔可夫模型代码实现.mp4 [29.44MB]
├─ 14-5-14-5概率图模型优缺点和适用条件.mp4 [8.46MB]
├─ 15-1-15-1本章总览.mp4 [4.71MB]
├─ 15-2-15-2泰坦尼克生还预测.mp4 [54.98MB]
├─ 15-3-15-3房价预测.mp4 [54.64MB]
├─ 15-4-15-4交易反欺诈代码实现.mp4 [27.98MB]
├─ 15-5-15-5如何深入研究机器学习.mp4 [8.59MB]
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