资源简介

课程概述

【开发课程目的】
随着人工智能时代到来，人们的工作、生活和学习方式将发生颠覆性的变化。巨变中，传统行业或将改变、或将消失，同时也会有大量人工智能相关岗位涌现出来。Python作为人工智能产品开发的首选语言，自然成为需求热点，掌握Python编程技能已成为大势所趋。因此，我们设计开发了人工智能编程系列课程：
第一篇：Python编程基础
第二篇：Python数据分析
第三篇：Python机器学习
第四篇：Python深度学习
【机器学习课特色】
1、课程内容全面，包括13种监督学习模型、6种无监督学习模型、8种数据预处理与特征工程技术、10种模型调优技术与评估指标
2、课程开发与讲授为同一人，保持统一的风格和完整的课程体系。
3、通过人脸特征、手写数字、房价等19套数据集，一步一步培养和锻炼学员独立的分析和解决实际问题的能力。
4、课时安排紧凑、不冗长，保持学习兴趣。
5、从设计到实现，讲解不放过每一行代码，帮助学员快速形成编程能力。
6、案例丰富，包括鸢尾花分类、手写数字识别、人脸特征提取与重建、泰坦尼克号生存预测等十几个机器学习应用案例

资源目录

——/计算机教程/10网易云课堂/034-Python机器学习/
├──{1}--Python工具篇  
|   ├──[1.1]--Python官方编译器的安装.mp4  88.53M
|   ├──[1.2]--多版本Python共存的问题.mp4  54.07M
|   ├──[1.3]--Anaconda的安装.mp4  64.72M
|   └──[1.4]--再谈Anaconda与Python环境变量.mp4  50.61M
├──{2}--工具库的掌握  
|   ├──[2.10]--操作DataFrame(二).mp4  53.84M
|   ├──[2.11]--查询数据框的三种方式.mp4  126.28M
|   ├──[2.12]--数据的导入和导出.mp4  122.74M
|   ├──[2.1]--认识Numpy和配置环境.mp4  28.28M
|   ├──[2.2]--创建array.mp4  47.45M
|   ├──[2.3]--array的基本属性.mp4  35.03M
|   ├──[2.4]--数组的算数运算.mp4  44.57M
|   ├──[2.5]--初识Pandas.mp4  32.37M
|   ├──[2.6]--认识Series.mp4  53.84M
|   ├──[2.7]--操作Series.mp4  96.33M
|   ├──[2.8]--认识DataFrame.mp4  79.25M
|   └──[2.9]--操作DataFrame(一).mp4  48.06M
├──{3}--Python机器学习入门  
|   ├──[3.1]--什么是机器学习？.mp4  20.70M
|   ├──[3.2]--为什么学习机器学习？.mp4  10.44M
|   ├──[3.3]--机器学习的应用.mp4  38.42M
|   ├──[3.4]--如何学习机器学习.mp4  17.29M
|   ├──[3.5]--从狗的图像识别谈起.mp4  31.14M
|   ├──[3.6]--对传统模型进行改进.mp4  19.56M
|   ├──[3.7]--传统模型与机器学习判断的差异.mp4  13.16M
|   └──[3.8]--机器学习环境的搭建.mp4  47.84M
├──{4}--线性回归原理  
|   ├──[4.1]--线性回归概述.mp4  37.38M
|   ├──[4.2]--误差项分析.mp4  65.47M
|   ├──[4.3]--极大似然估计原理.mp4  21.28M
|   └──[4.4]--似然函数求解.mp4  29.04M
├──{5}--使用sklearn完成线性回归  
|   ├──[5.1]--sklearn官网介绍.mp4  36.78M
|   ├──[5.2]--sklearn库线性回归参数详解.mp4  106.52M
|   ├──[5.3]--sklearn实现一元线性回归.mp4  106.34M
|   └──[5.4]--sklearn实现多元线性回归.mp4  68.71M
├──{6}--逻辑回归算法原理  
|   ├──[6.1]--逻辑回归算法原理介绍.mp4  21.46M
|   └──[6.2]--逻辑回归求解.mp4  19.42M
├──{7}--逻辑回归案例  
|   ├──[7.1]--鸢尾花案例详解(一).mp4  71.03M
|   ├──[7.2]--模型评估方法.mp4  27.83M
|   └──[7.3]--鸢尾花案例详解(二).mp4  126.77M
├──{8}--KNN算法  
|   ├──[8.1]--KNN算法概述.mp4  22.16M
|   ├──[8.2]--KNN算法详述及优缺点介绍.mp4  20.04M
|   └──[8.3]--经典数据集分类任务实现.mp4  90.56M
└──{9}--更多课程挑战  
|   └──(9.1)--更多课程挑战—详见Python机器学习课程.pdf  1.20M

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