B站 – 机器学习必修课：经典AI算法与编程实战 瞿炜

B站 – 机器学习必修课：经典AI算法与编程实战 瞿炜是什么资源？

本资源是B站机器学习系统课程《机器学习必修课：经典AI算法与编程实战》，由AI工程师瞿炜主讲，覆盖机器学习核心理论、经典算法与Python工程实践。课程从基础概念出发，逐步深入数据处理、模型构建与算法应用，帮助学习者建立完整机器学习知识体系。适合希望进入AI领域或提升算法实战能力的开发者，是理论学习与工业应用结合的实用课程资源。

谁需要这份编程培训资源？

适合具备一定Python基础、希望系统学习机器学习算法的开发者、数据分析人员和AI方向学生使用。针对只懂理论缺少项目实践、算法理解零散、无法将模型应用到真实场景等痛点提供解决方案。也适合作为AI工程岗位入门和算法能力提升的系统课程。

为什么选择这份编程培训资源？

• 资深AI工程师瞿炜主讲，系统梳理机器学习核心知识体系
• 理论结合Python代码实践，强化算法落地与工程应用能力
• 覆盖经典机器学习算法、数据分析方法与实际应用场景

👇 点击上方 支付下载 按钮即可获取完整资源

这份资源包含哪些具体内容？

资源包含《B站 – 机器学习必修课：经典AI算法与编程实战 瞿炜》完整视频课程文件，目录按照章节组织。开篇包括课程内容理念、机器学习入门以及技术栈介绍，如“01-1课程内容和理念.mp4”“01-2初识机器学习.mp4”“01-3课程使用的技术栈.mp4”。后续章节讲解机器学习数据形式、常见数据集、分类与回归问题、监督学习、无监督学习、强化学习以及机器学习误区等内容。目录中还包含算法学习路线、模型关系等章节，例如“03-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4”“03-2Anac…”等文件。全部内容以MP4视频形式呈现，结合Python编程实践帮助理解经典AI算法。

└── B站 - 机器学习必修课：经典AI算法与编程实战 瞿炜 (0个文件夹,0个文件)
    ├── 01-1课程内容和理念.mp4 (60.9MB)
    ├── 01-2初识机器学习.mp4 (36.9MB)
    ├── 01-3课程使用的技术栈.mp4 (37.0MB)
    ├── 02-1本章总览.mp4 (7.9MB)
    ├── 02-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4 (35.3MB)
    ├── 02-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4 (40.0MB)
    ├── 02-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4 (29.3MB)
    ├── 02-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4 (35.1MB)
    ├── 03-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4 (9.2MB)
    ├── 03-2Anaconda图形化操作.mp4 (15.9MB)
    ├── 03-3Anaconda命令行操作.mp4 (18.9MB)
    ├── 03-4JupyterNotebook基础使用.mp4 (19.8MB)
    ├── 03-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4 (15.0MB)
    ├── 03-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4 (15.5MB)
    ├── 03-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4 (36.9MB)
    ├── 03-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4 (16.8MB)
    ├── 03-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4 (18.7MB)
    ├── 03-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4 (33.0MB)
    ├── 03-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4 (16.0MB)
    ├── 03-12Numpy数组arg运算和排序.mp4 (18.4MB)
    ├── 03-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4 (23.7MB)
    ├── 03-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4 (23.0MB)
    ├── 04-1本章总览.mp4 (12.1MB)
    ├── 04-2KNN算法核心思想和原理.mp4 (39.4MB)
    ├── 04-3KNN分类任务代码实现.mp4 (32.8MB)
    ├── 04-4数据集划分：训练集与预测集.mp4 (31.7MB)
    ├── 04-5模型评价.mp4 (33.8MB)
    ├── 04-6超参数.mp4 (30.3MB)
    ├── 04-7特征归一化.mp4 (27.8MB)
    ├── 04-8KNN回归任务代码实现.mp4 (29.5MB)
    ├── 04-9KNN优缺点和适用条件.mp4 (20.9MB)
    ├── 05-1本章总览.mp4 (14.5MB)
    ├── 05-2线性回归核心思想和原理.mp4 (40.3MB)
    ├── 05-3逻辑回归核心思想和原理.mp4 (25.4MB)
    ├── 05-4线性回归代码实现.mp4 (28.0MB)
    ├── 05-5模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方.mp4 (29.1MB)
    ├── 05-6多项式回归代码实现.mp4 (19.7MB)
    ├── 05-7逻辑回归算法.mp4 (21.8MB)
    ├── 05-8线性逻辑回归代码实现.mp4 (28.5MB)
    ├── 05-9多分类策略.mp4 (8.7MB)
    ├── 05-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4 (18.0MB)
    ├── 05-11线性算法优缺点和适用条件.mp4 (21.6MB)
    ├── 06-1本章总览.mp4 (30.6MB)
    ├── 06-2损失函数.mp4 (39.4MB)
    ├── 06-3梯度下降.mp4 (35.7MB)
    ├── 06-4决策边界.mp4 (25.3MB)
    ├── 06-5过拟合与欠拟合.mp4 (25.1MB)
    ├── 06-6学习曲线.mp4 (26.7MB)
    ├── 06-7交叉验证.mp4 (23.9MB)
    ├── 06-8模型误差.mp4 (42.8MB)
    ├── 06-9正则化.mp4 (45.0MB)
    ├── 06-10LASSO和岭回归代码实现.mp4 (23.9MB)
    ├── 06-11模型泛化.mp4 (24.6MB)
    ├── 06-12评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率.mp4 (36.5MB)
    ├── 06-13评价指标：ROC曲线.mp4 (33.8MB)
    ├── 07-1本章总览.mp4 (14.4MB)
    ├── 07-2决策树核心思想和原理.mp4 (22.7MB)
    ├── 07-3信息熵.mp4 (39.7MB)
    ├── 07-4决策树分类任务代码实现.mp4 (38.7MB)
    ├── 07-5基尼系数.mp4 (19.6MB)
    ├── 07-6决策树剪枝.mp4 (26.0MB)
    ├── 07-7决策树回归任务代码实现.mp4 (12.6MB)
    ├── 07-8决策树优缺点和适用条件.mp4 (16.5MB)
    ├── 08-1本章总览.mp4 (26.8MB)
    ├── 08-2神经网络核心思想和原理.mp4 (56.4MB)
    ├── 08-3激活函数.mp4 (36.1MB)
    ├── 08-4正向传播与反向传播.mp4 (23.4MB)
    ├── 08-5梯度下降优化算法.mp4 (36.8MB)
    ├── 08-6神经网络简单代码实现.mp4 (28.9MB)
    ├── 08-7梯度消失和梯度爆炸.mp4 (28.5MB)
    ├── 08-8模型选择.mp4 (39.7MB)
    ├── 08-9神经网络优缺点和适用条件.mp4 (20.2MB)
    ├── 09-1本章总览.mp4 (35.6MB)
    ├── 09-2SVM核心思想和原理.mp4 (15.7MB)
    ├── 09-3硬间隔SVM.mp4 (33.1MB)
    ├── 09-4SVM软间隔.mp4 (25.5MB)
    ├── 09-5线性SVM分类任务代码实现.mp4 (17.9MB)
    ├── 09-6非线性SVM：核技巧.mp4 (35.3MB)
    ├── 09-7SVM核函数.mp4 (21.9MB)
    ├── 09-8非线性SVM代码实现.mp4 (22.9MB)
    ├── 09-9SVM回归任务代码实现.mp4 (14.3MB)
    ├── 09-10SVM优缺点和适用条件.mp4 (11.3MB)
    ├── 10-1本章总览.mp4 (22.4MB)
    ├── 10-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp4 (32.0MB)
    ├── 10-3朴素贝叶斯分类.mp4 (20.3MB)
    ├── 10-4朴素贝叶斯的代码实现.mp4 (27.2MB)
    ├── 10-5多项式朴素贝叶斯代码实现.mp4 (23.6MB)
    ├── 10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp4 (25.5MB)
    ├── 11-1本章总览.mp4 (14.6MB)
    ├── 11-2集成学习核心思想和原理.mp4 (20.0MB)
    ├── 11-3集成学习代码实现.mp4 (24.4MB)
    ├── 11-4并行策略：Bagging、OOB等方法.mp4 (38.8MB)
    ├── 11-5并行策略：随机森林.mp4 (17.6MB)
    ├── 11-6串行策略：Boosting.mp4 (27.4MB)
    ├── 11-7结合策略：Stacking方法.mp4 (13.3MB)
    ├── 11-8集成学习优缺点和适用条件.mp4 (24.9MB)
    ├── 12-1本章总览.mp4 (9.9MB)
    ├── 12-2聚类算法核心思想和原理.mp4 (16.3MB)
    ├── 12-3k-means和分层聚类.mp4 (22.8MB)
    └── 12-4聚类算法代码实现.mp4 (21.9MB)
    ├── 12-5聚类评估代码实现.mp4 (20.3MB)
    ├── 12-6聚类算法优缺点和适用条件.mp4 (19.7MB)
    ├── 13-1本章总览.mp4 (17.3MB)
    ├── 13-2PCA核心思想和原理.mp4 (25.4MB)
    ├── 13-3PCA求解算法.mp4 (21.6MB)
    ├── 13-4PCA算法代码实现.mp4 (15.2MB)
    ├── 13-5降维任务代码实现.mp4 (23.6MB)
    ├── 13-6PCA在数据降噪中的应用.mp4 (13.8MB)
    ├── 13-7PCA在人脸识别中的应用.mp4 (28.4MB)
    ├── 13-8主成分分析优缺点和适用条件.mp4 (9.5MB)
    ├── 14-1本章总览.mp4 (14.0MB)
    ├── 14-2概率图模型核心思想和原理.mp4 (52.8MB)
    ├── 14-3EM算法参数估计.mp4 (20.4MB)
    ├── 14-4隐马尔可夫模型代码实现.mp4 (43.0MB)
    ├── 14-5概率图模型优缺点和适用条件.mp4 (11.6MB)
    ├── 15-1本章总览.mp4 (8.5MB)
    ├── 15-2泰坦尼克生还预测.mp4 (62.0MB)
    ├── 15-3房价预测.mp4 (67.2MB)
    ├── 15-4交易反欺诈代码实现.mp4 (35.9MB)
    └── 15-5如何深入研究机器学习.mp4 (11.5MB)

如何下载和使用这份资源？

下载资源后按照视频目录顺序学习，建议先完成基础章节，再结合Python环境进行代码练习。学习过程中可同步整理算法笔记，并通过实际数据集进行模型实验。适合长期系统学习机器学习路线，可作为AI开发、算法岗位学习资料使用。

1. 点击页面上方的”支付下载”按钮
2. 根据提示完成支付流程
3. 支付完成后即可下载完整资源
4. 如有问题请联系客服获取帮助

关于B站 – 机器学习必修课：经典AI算法与编程实战 瞿炜的常见问题

这套课程适合机器学习零基础学习者吗？

课程包含机器学习基础介绍，但更适合有一定Python或编程基础，希望深入理解算法和实践应用的学习者。

课程是否包含Python编程实战内容？

包含，课程围绕机器学习算法展开，并结合Python技术栈进行实践讲解，帮助学习者掌握模型应用流程。

学习这套课程后可以达到什么水平？

完成学习后可掌握机器学习核心概念、经典算法思路及基础工程实践方法，为进一步学习深度学习和AI项目开发打下基础。