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课程介绍
课程章节
章节1: 人工智能概述和特征提取？做人工智能的第一步 (9节)
课时01
人工智能概述
14分40秒
课时02
AI难度划分
6分15秒
课时03
图像和文字向量化
19分51秒
课时04
电商用户画像和年龄向量化
15分31秒
课时05
电商组合向量
8分30秒
课时06
图像向量化（二手车平台）
10分40秒
课时07
今日头条推荐系统
6分20秒
课时08
AI整体应用场景
8分45秒
课时09
回答问题
18分40秒
章节2: 线性回归1-第一个模型，用来进行数值预测 (5节)
课时10
线性回归模型
39分0秒
课时11
训练集和测试集
20分7秒
课时12
训练集和测试集之间的误差有什么关系
19分30秒
课时13
测试集的mse和训练集的mse谁大谁小
10分25秒
课时14
为什么用绝对值不用平方
13分36秒
章节3: 线性回归2-从傻瓜到智能，梯度下降法学习法 (3节)
课时15
mse导数
1小时9分15秒
课时16
训练集的mse越小越好吗
14分50秒
课时17
抽量估mse
25分47秒
章节4: 线性回归3-突破瓶颈，模型效果的提升 (13节)
课时18
MSE问题，比较平方和绝对值的问题
9分10秒
课时19
MSE线性回归
10分6秒
课时20
多元线性回归
7分17秒
课时21
线性回归（一）
6分38秒
课时22
线性回归（二）
10分16秒
课时23
线性回归（三）
8分39秒
课时24
线性回归（四）
7分41秒
课时25
抗噪能力
8分22秒
课时26
线性回归（五）
6分5秒
课时27
解析代码实现
6分50秒
课时28
问题答疑（一）
6分41秒
课时29
问题答疑（二）
3分43秒
课时30
问题答疑（三）
13分22秒
章节5: 逻辑回归1-猛将起于卒伍，工业环境下的分类模型 (14节)
课时31
线性回归
3分39秒
课时32
逻辑回归，分类
9分18秒
课时33
线性回归和逻辑回归
7分53秒
课时34
逻辑回归（一）
9分53秒
课时35
逻辑回归（二）
6分6秒
课时36
逻辑回归（三）
7分50秒
课时37
逻辑回归（四）
4分39秒
课时38
例题（一）
6分13秒
课时39
例题（二）
9分0秒
课时40
例题（三）
6分6秒
课时41
例题（四）
7分54秒
课时42
例题（五）
5分4秒
课时43
例题（六）
10分13秒
课时44
例题（七）
5分50秒
章节6: 逻辑回归2-损失函数推到解析和特征选择优化 (13节)
课时45
上节课遗留问题（一）
6分59秒
课时46
上节课遗留问题（二）
6分48秒
课时47
上节课遗留问题（三）
6分34秒
课时48
扩展问题
5分28秒
课时49
逻辑回归：分类（一）
6分1秒
课时50
逻辑回归：分类（二）
7分26秒
课时51
逻辑回归：分类（三）
7分18秒
课时52
多分类
8分46秒
课时53
例题（一）
8分49秒
课时54
例题（二）
10分42秒
课时55
逻辑回归：分类的问题（一）
12分28秒
课时56
逻辑回归：分类的问题（二）
5分15秒
课时57
问题答疑
9分38秒
章节7: 逻辑回归3-到底好不好？模型评价指标讲解 (17节)
课时58
模型评测
7分35秒
课时59
准确率和召回率（一）
7分14秒
课时60
准确率和召回率（二）
6分29秒
课时61
准确率和召回率跟國值相关
7分19秒
课时62
做定制化的push
7分33秒
课时63
用模型预测负样本
9分48秒
课时64
预测分值正样本比负样本大的情况数量（一）
8分37秒
课时65
预测分值正样本比负样本大的情况数量（二）
9分33秒
课时66
完美分类
8分13秒
课时67
AUC
9分29秒
课时68
正确率，准确率和召回率，ROC曲线和auc值（一）
7分53秒
课时69
正确率，准确率和召回率，ROC曲线和auc值（二）
7分21秒
课时70
上节课作业（一）
10分6秒
课时71
上节课作业（二）
2分47秒
课时72
例题（一）
2分33秒
课时73
例题（二）
4分5秒
课时74
问题答疑
5分53秒
章节8: 8 逻辑回归4-让模型看的更准更稳，正则优化 (11节)
课时75
分类函数输出概率（一）
8分22秒
课时76
分类函数输出概率（二）
6分22秒
课时77
分类函数输出概率（三）
8分3秒
课时78
正则优化（一）
10分5秒
课时79
正则优化（二）
10分34秒
课时80
问题答疑
9分41秒
课时81
正则优化（三）
8分29秒
课时82
正则优化（四）
8分3秒
课时83
等高线（一）
11分14秒
课时84
例题
7分1秒
课时85
等高线（二）
15分30秒
章节9: 逻辑回归5-让学习更高效，数值优化和一只看不见的手 (11节)
课时86
例题（一）
8分34秒
课时87
等高线问题
10分35秒
课时88
客观规律
11分58秒
课时89
高斯分布和正太分布
11分21秒
课时90
例题（一）
13分34秒
课时91
例题（二）
7分17秒
课时92
满足正态分布两类数量相等
10分30秒
课时93
例题（三）
5分26秒
课时94
例题（四）
27分16秒
课时95
例题（五）
8分44秒
课时96
问题答疑
9分7秒
章节10: 朴素贝叶斯模型：简单背后蕴含的有效 (13节)
课时97
之前学习总结
9分42秒
课时98
耦合的根本原因
7分7秒
课时99
例题（一）
10分41秒
课时100
例题（二）
8分32秒
课时101
例题（三）
8分42秒
课时102
先验问题
7分55秒
课时103
二项分布
8分59秒
课时104
例题（一）
9分8秒
课时105
例题（四）
10分13秒
课时106
例题（五）
9分39秒
课时107
问题答疑
9分2秒
课时108
例题（六）
9分14秒
课时109
问题答疑
1分10秒
章节11: 支持向量机SVM1-曾经的分类王者 (11节)
课时110
支持向量机SVM
11分41秒
课时111
支持向量机SVM分类器
9分58秒
课时112
泛化能力（一）
9分25秒
课时113
泛化能力（二）
8分45秒
课时114
拉格朗日求极值
9分5秒
课时115
SVM边界点
8分19秒
课时116
寻找SVM边界点（一）
8分29秒
课时117
寻找SVM边界点（二）
8分42秒
课时118
线性可分（一）
9分15秒
课时119
线性可分（二）
7分48秒
课时120
问题答疑
10分38秒
章节12: SVM2-昔日辉煌，传统方法顶峰详解 (12节)
课时121
分类，线性可分
9分13秒
课时122
边界点
8分29秒
课时123
网格搜索代码压测
6分51秒
课时124
线性不可分
9分8秒
课时125
SVM线性
8分9秒
课时126
SVM升维
6分57秒
课时127
核方法
8分6秒
课时128
高斯和核方法（一）
8分41秒
课时129
高斯和核方法（二）
7分24秒
课时130
决策树
8分24秒
课时131
分类
10分1秒
课时132
问题答疑
12分56秒
章节13: 分类器背后的秘密和机器学习三大定律 (11节)
课时133
维数灾难（一）
7分8秒
课时134
维数灾难（二）
9分56秒
课时135
KNN，SVM，DT
11分7秒
课时136
表达能力
11分25秒
课时137
若分类
11分35秒
课时138
模型偏差
9分16秒
课时139
丑小鸭定律
7分33秒
课时140
没有免费的午餐定律
7分58秒
课时141
奥卡姆剃刀
10分29秒
课时142
特征工程
10分41秒
课时143
问题答疑
10分36秒
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