课程介绍
AI100特邀中科院教授卿来云老师，从零开始讲解机器学习知识，45天系统实训！12个真实应用案例！直播+案例+实训，层层递进，直通机器学习的本质及其应用！ 该系列课程包括机器学习所需的数学基础、算法应用、模型及实际案例。讲师，干货十足，课程群实时答疑，机器学习相关资料不定期分享。手把手领你走进机器学习的大门！
课程收益
从原理到实战应用，摆脱枯燥的公式，由浅入深，为快速进入人工智能行业，进军金融、医疗、教育等领域，成为一名机器学习工程师，奠定坚实的基础！
讲师介绍
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AI100致力于推进人工智能和数据科学领域的人才培养。目标是在 2025 年前为中国培养100万人工智能工程师，200万各行业数据科学讲师，帮助30万中国企业走向智能化。
课程大纲
第1章:机器学习简介
1.（一）机器学习概述 5:29
2.（二）机器学习应用场景举例 21:56
3.（三）常见机器学习任务 25:58
4.（四）一个典型的机器学习案例 20:33
5.（五）机器学习组成部分 31:30
6.（六）总结 6:52
7.（七）课堂测试和作业：回归问题数据集 12:51
8.（八）第一节课课后答疑 4:21
第2章:第一个机器学习实例
1.第一个机器学习实例（上） 01:08:54
2.第一个机器学习实例（下） 01:08:54
3.（一）学习环境搭建 30:43
4.（二）机器学习案例：波士顿房价预测 3:58
5.（三）数据读取 6:05
6.（四）数据预处理 31:08
7.（五）模型训练 20:42
8.（六）梯度下降算法及优化 6:14
9.（七）模型评估 38:37
第3章:Logistic回归分析及神经网络
1.（一）Logistic回归基本原理 34:33
2.（二）多类Logistic回归 6:09
3.（三）分类模型的评价 28:05
4.（四）Scikit learn 中的Logistic回归实现 19:01
5.（五）模型选择与参数调优 5:22
6.（六）案例分析 25:21
第4章:支持向量机（SVM）
1.支持向量机（SVM）（完整版-上） 57:10
2.支持向量机（SVM）（完整版-下） 54:16
第5章:降维与矩阵分解
1.(一)神经网络基本原理 13:12
2.（二）优化：反向传播（BP） 26:46
3.（三）Scikit learn实现 4:03
4.（四）案例分析：书写数字识别 9:14
5.（五）PCA原理 29:36
6.（六）Scikit learn中的PCA实现 31:19
第6章:聚类
1.（一）聚类概览 5:04
2.（二）常用聚类算法 5:57
3.（三）K-means 31:54
4.（四）层次聚类 13:37
5.（五）Affinity Propagation 10:49
6.（六）DBSCAN 12:32
7.（七）聚类性能评估 21:48
8.（八）案例分析 23:43
第7章:特征工程
1.特征工程(上) 01:12:08
2.特征工程 (下) 51:48
第8章:决策树及基于树的集成模型：随机森林
1.分类回归树 53:15
2.随机森林 01:02:07
第9章:梯度提升决策树（GBDT）
1.梯度提升决策树（GBDT）（上） 57:03
2.梯度提升决策树（GBDT）（下） 57:04
第10章:梯度提升决策树（GBDT）二
1.梯度提升决策树（GBDT）二 01:44:35
第11章:推荐系统与广告点击率（CTR）预估
1.（一）推荐系统出现的背景 17:53
2.（二）基于协同过滤的推荐 49:19
3.（三）基于内容的推荐 12:37
4.（四）基于知识的推荐 3:06
5.（五）推荐系统的评价 10:37
6.（六）案例分析：事件推荐 33:10
第12章:广告点击率（CTR）预估和模型融合
1.广告点击率（CTR）预估和模型融合（完整版） 02:15:09
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