最适合小白学习的人工智能/机器学习课程

在互联网圈子里，有一句话流传甚广：得人工智能者得天下。似乎还应加上一句：得人才者得人工智能。人工智能人才到底有多稀缺？打开某知名招聘网站，搜索“人工智能”后会出现很多招聘岗位，具有诱惑力的薪酬会让人眼前一亮。以人工智能算法工程师为例，该职位少则月薪3万、5万，多则年薪百万。不像其它行业占据职业高薪榜的是高级管理人才，在人工智能领域中，技术类工程师拿的是最高薪。然而，“坑”多“萝卜”少，人工智能领域的人才，可谓是干金难求！

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〖资源目录〗:

├──资料
| ├──AI机器学习课程配套资料（PPT和代码和软件）.rar 0.23kb
| ├──阶段1：第2节+第3节+第4节+第5节代码课件修正版.rar 725.94M
| ├──阶段1：第2节、第3节、第4节、第5节课件代码资料.rar 25.94M
| └──阶段二：应用级课件和代码资料（修正版）.rar 54.14M
├──1 课程介绍_ok.mp4 3.32M
├──10 函数的定义与使用_ok.mp4 53.60M
├──10 函数的定义与使用_ok_ok.mp4 52.54M
├──100 附1-sclklt-learn引导篇_ok.mp4 33.57M
├──101 附2-Oange引导篇_ok.mp4 28.13M
├──102 附3-Xgboost安装篇_ok.mp4 17.60M
├──103 课程概述_ok.mp4 14.41M
├──104 特征构造的常用方法_ok.mp4 19.54M
├──105 用户RFM行为特征提取（代码演示）_ok.mp4 7.63M
├──106 用户RFM行为特征提取_ok.mp4 21.39M
├──107 特征转换之连续变量无量纲化_ok.mp4 8.51M
├──108 特征转换之连续变量数据变换_ok.mp4 6.95M
├──109 连续变量特征转换（代码演示）_ok.mp4 21.42M
├──11 闭包和装饰器_ok.mp4 15.55M
├──110 特征转换之连续变量离散化_ok.mp4 21.08M
├──111 类别变量编码（代码演示）_ok.mp4 12.07M
├──112 特征转换之类别变量编码_ok.mp4 13.23M
├──113 日期型变量处理（代码演示）_ok.mp4 14.61M
├──114 特征转换之缺失值处理（代码演示）_ok.mp4 7.37M
├──115 特征转换之缺失值处理_ok.mp4 14.72M
├──116 特征转换之特征组合（代码演示）_ok.mp4 5.90M
├──117 特征转换之特征组合_ok.mp4 12.14M
├──118 数据降维概述_ok.mp4 18.53M
├──119 数据降维之主成分分析（PCA）_ok.mp4 18.67M
├──12 Python的面向对象编程1_ok.mp4 22.40M
├──120 数据降维之主成分分析（PCA代码演示）_ok.mp4 14.68M
├──121 数据降维之线性判别分析法（LDA）~1_ok.mp4 19.28M
├──121 数据降维之线性判别分析法（LDA）_ok.mp4 14.26M
├──122 数据降维之线性判别分析法（LDA代码演示）_ok.mp4 11.17M
├──123 特征选择概述_ok.mp4 14.11M
├──124 单特征重要性评估_ok.mp4 18.43M
├──125 单特征重要性评估（代码演示）_ok.mp4 8.55M
├──126 课程总结_ok.mp4 4.42M
├──127 本章引言_ok.mp4 5.06M
├──128 构建你的第一个简单分类模型_ok.mp4 20.19M
├──129 构建你的第一个简单分类模型_代码演示_ok.mp4 45.05M
├──13 Python的面向对象编程2_ok.mp4 11.32M
├──130 用测试集对模型进行交叉验证_ok.mp4 20.85M
├──131 尝试其他的分类算法_ok.mp4 15.49M
├──132 准备一个更好的训练集_ok.mp4 49.71M
├──133 将多个模型的预测结果融合起来_ok.mp4 11.35M
├──134 模型优化的三个要素_ok.mp4 9.64M
├──135 本章引言_ok.mp4 6.87M
├──136 偏差与方差_过拟合与欠拟合_ok.mp4 14.72M
├──137 通过学习曲线诊断偏差和方差_ok.mp4 26.70M
├──138 通过验证曲线诊断过拟合和欠拟合_ok.mp4 16.21M
├──139 模型交叉验证方法之数据集划分_ok.mp4 24.56M
├──14 输入输出_ok.mp4 17.72M
├──140 模型交叉验证方法之k折交叉验证_ok.mp4 19.74M
├──141 模型评估指标之准确率和召回率_ok.mp4 28.32M
├──142 模型评估指标之收益曲线_ok.mp4 30.81M
├──143 模型评估指标之ROC与AUC_ok.mp4 16.65M
├──144 模型评估指标之KS值_ok.mp4 12.48M
├──145 本章引言_ok.mp4 2.56M
├──146 什么是逻辑回归_ok.mp4 14.25M
├──147 逻辑回归模型参数求解_ok.mp4 27.99M
├──148 逻辑回归模型正则化方法_ok.mp4 11.84M
├──149 逻辑回归代码示例_ok.mp4 32.62M
├──15 字符和编码_ok.mp4 14.30M
├──150 逻辑回归模型结果解释_ok.mp4 13.20M
├──151 逻辑回归模型自动化调参_ok.mp4 22.89M
├──152 逻辑回归的多分类问题_ok.mp4 15.32M
├──153 类别型特征变量转换_ok.mp4 17.80M
├──154 连续型特征变量转换_ok.mp4 12.05M
├──155 特征变量的组合_ok.mp4 16.66M
├──156 预测概率转换为分数_ok.mp4 20.52M
├──157 本章总结_ok.mp4 8.83M
├──158 本章引言_ok.mp4 1.24M
├──159 什么是K近邻_ok.mp4 8.59M
├──16 正则表达式_ok.mp4 59.58M
├──160 K近邻之距离度量_ok.mp4 6.53M
├──161 K近邻算法基本原理_ok.mp4 7.98M
├──162 K近邻算法代码演示_ok.mp4 16.09M
├──163 K近邻参数优化_ok.mp4 14.93M
├──164 特征标准化和转换_ok.mp4 23.50M
├──165 K近邻总结_ok.mp4 6.56M
├──166 本章引言_ok.mp4 3.81M
├──167 什么是决策树_ok.mp4 12.27M
├──168 决策树属性分裂基本概念_ok.mp4 6.52M
├──169 决策树节点不纯度_ok.mp4 21.29M
├──17 课程介绍_ok.mp4 4.59M
├──170 决策树最佳分裂_ok.mp4 27.48M
├──171 决策树算法对比_ok.mp4 10.62M
├──172 决策树剪枝_ok.mp4 14.31M
├──173 决策树代码演示_ok.mp4 28.02M
├──174 决策树参数调优_ok.mp4 11.06M
├──175 决策树总结_ok.mp4 7.30M
├──176 本章引言_ok.mp4 2.18M
├──177 什么是支持向量机_ok.mp4 8.97M
├──178 支持向量机算法基本原理_ok.mp4 12.69M
├──179 支持向量机代码演示_ok.mp4 11.97M
├──18 Numpy基础_ok.mp4 2.58M
├──180 支持向量机参数优化_ok.mp4 8.53M
├──181 支持向量机总结_ok.mp4 5.68M
├──182 本章引言_ok.mp4 1.40M
├──183 贝叶斯公式_ok.mp4 10.73M
├──184 朴素贝叶斯分类原理_ok.mp4 16.89M
├──185 朴素贝叶斯代码演示_ok.mp4 14.74M
├──186 朴素贝叶斯总结_ok.mp4 2.58M
├──187 课程概述_ok.mp4 5.12M
├──188 相关和回归_ok.mp4 15.81M
├──189 一元线性回归模型_ok.mp4 5.85M
├──19 多维数组类型_ndarray_ok.mp4 15.86M
├──190 最小二乘法_ok.mp4 11.06M
├──191 一元线性回归excel操作_ok.mp4 16.86M
├──192 一元线性回归python操作_ok.mp4 13.53M
├──193 课程总结_ok.mp4 7.30M
├──194 多元线性回归模型_ok.mp4 4.98M
├──195 多重共线性概念_ok.mp4 8.15M
├──196 逐步回归方法_ok.mp4 13.48M
├──197 过拟合与正则化_ok.mp4 8.86M
├──198 多元线性回归excel操作_ok.mp4 19.71M
├──199 多元线性回归python操作_ok.mp4 22.87M
├──2 Python基本知识_ok.mp4 22.81M
├──20 创建ndarray_ok.mp4 20.50M
├──200 非线性回归简介_ok.mp4 5.14M
├──201 非线性回归在Excel中的操作_ok.mp4 8.95M
├──202 非线性回归在python的操作_ok.mp4 15.82M
├──203 回归模型常用评估指标_ok.mp4 13.98M
├──204 回归树（CART）基本原理_ok.mp4 13.24M
├──205 回归树代码演示_ok.mp4 15.53M
├──206 课程概述_ok.mp4 5.43M
├──207 什么是聚类分析_ok.mp4 6.85M
├──208 相似度与距离度量_ok.mp4 12.16M
├──209 聚类之K均值算法_ok.mp4 19.18M
├──21 numpy中的数据类型_ok.mp4 16.14M
├──210 K均值算法代码演示_ok.mp4 17.63M
├──211 K均值算法调参_ok.mp4 14.94M
├──212 聚类模型评估指标_ok.mp4 25.56M
├──213 聚类分析总结_ok.mp4 4.83M
├──214 什么是关联规则_ok.mp4 27.79M
├──215 关联规则Apriori算法_ok.mp4 18.37M
├──216 关联规则的lift指标_ok.mp4 16.05M
├──217 关联规则的理解与应用_ok.mp4 11.36M
├──218 关联规则代码演示_ok.mp4 12.65M
├──219 关联规则总结_ok.mp4 3.48M
├──22 ndarray的文件IO_ok.mp4 20.73M
├──220 课程总结_ok.mp4 3.63M
├──221 什么是推荐系统_ok.mp4 8.12M
├──222 基于Item的协同过滤算法_ok.mp4 13.34M
├──223 基于User的协同过滤算法_ok.mp4 6.64M
├──224 SVD矩阵分解算法_ok.mp4 12.50M
├──225 机器学习经典案例：垃圾邮件过滤模型_ok.mp4 206.24M
├──226 机器学习经典案例：KNN算法实现手写字体识别~1_ok.mp4 157.46M
├──226 机器学习经典案例：KNN算法实现手写字体识别_ok.mp4 135.17M
├──227 机器学习经典案例：餐馆菜肴推荐系统_ok.mp4 88.93M
├──228 课程概述_ok.mp4 6.23M
├──229 模型融合基本概念_ok.mp4 22.20M
├──23 操作多维数组ndarray_ok.mp4 2.63M
├──230 Voting和Averaging融合_ok.mp4 6.70M
├──231 Bagging融合_ok.mp4 12.46M
├──232 Boosting融合_ok.mp4 6.52M
├──233 随机森林算法基本原理_ok.mp4 24.84M
├──234 随机森林算法（分类）代码演示_ok.mp4 22.98M
├──235 随机森林算法（回归）代码演示_ok.mp4 12.33M
├──236 Adaboost算法基本原理_ok.mp4 10.75M
├──237 Adaboost算法（分类）代码演示_ok.mp4 16.68M
├──238 Adaboost算法（回归）代码演示_ok.mp4 10.99M
├──239 GBDT算法基本原理_ok.mp4 21.76M
├──24 选择ndarray的元素_索引_ok.mp4 8.98M
├──240 GBDT算法（分类）代码演示_ok.mp4 11.47M
├──241 GBDT算法（回归）代码演示_ok.mp4 10.24M
├──242 Xgboost基本介绍_ok.mp4 8.32M
├──243 Xgboost算法（分类）代码演示_ok.mp4 22.38M
├──244 Xgboost算法（回归）代码演示_ok.mp4 11.80M
├──245 课程总结_ok.mp4 7.47M
├──246 文本分析的基本概念_ok.mp4 20.19M
├──247 文本特征表示方法（词袋模型）_ok.mp4 10.29M
├──248 TF-IDF算法_ok.mp4 15.53M
├──249 词表征方法（词向量）_ok.mp4 24.69M
├──25 选择ndarray的元素_索引数组_ok.mp4 8.16M
├──250 神经网络与深度学习_ok.mp4 30.18M
├──251 卷积神经网络CNN介绍_ok.mp4 26.14M
├──252 循环神经网络RNN介绍_ok.mp4 14.96M
├──253 深度学习的应用场景_ok.mp4 25.42M
├──254 背景与部分原理_ok.mp4 41.38M
├──255 模型原理_ok.mp4 37.78M
├──256 数据_ok.mp4 65.15M
├──257 代码_ok.mp4 53.08M
├──258 总结_ok.mp4 52.23M
├──259 项目概述_ok.mp4 8.01M
├──26 选择ndarray的元素_布尔数组_ok.mp4 6.97M
├──260 数据观察_ok.mp4 88.41M
├──261 基于item的协同过滤推荐_ok.mp4 43.69M
├──262 基于user的协同过滤推荐_ok.mp4 43.16M
├──263 基于SVD的协同过滤推荐_ok.mp4 29.85M
├──264 项目概述_ok.mp4 10.21M
├──265 opencv的安装及使用_ok.mp4 15.92M
├──266 图像特征_颜色直方图_ok.mp4 31.83M
├──267 用随机森林构建图像分类模型_ok.mp4 31.28M
├──268 对新图片进行分类预测_ok.mp4 7.14M
├──269 项目概述_ok.mp4 11.91M
├──27 改变ndarray的形状_ok.mp4 25.54M
├──270 对文档进行分词_ok.mp4 8.74M
├──271 用TFIDF和词袋表示文档特征_ok.mp4 26.72M
├──272 用word2vec词向量表示文档特征_ok.mp4 22.18M
├──273 训练文档分类模型_ok.mp4 13.78M
├──274 模型效果的评估_ok.mp4 17.48M
├──275 对新文档进行分类预测_ok.mp4 15.97M
├──276 预测房价项目概述_ok.mp4 8.63M
├──277 数据理解和整体探索_ok.mp4 112.00M
├──278 数据清洗_ok.mp4 81.08M
├──279 特征转换、衍生、组合_ok.mp4 48.69M
├──28 ndarray的基本运算_ok.mp4 25.52M
├──280 特征筛选_ok.mp4 31.69M
├──281 模型训练_ok.mp4 67.21M
├──282 对新数据进行预测_ok.mp4 24.80M
├──283 项目概述_ok.mp4 16.70M
├──284 从交易数据中提取RFM特征_ok.mp4 19.19M
├──285 客户RFM分析_ok.mp4 33.57M
├──286 响应预测模型训练和选择_ok.mp4 32.82M
├──287 模型部署和应用_ok.mp4 22.55M
├──288 项目概述_ok.mp4 40.76M
├──289 CT图像的预处理技术_ok.mp4 96.49M
├──29 numpy进阶_ok.mp4 1.49M
├──290 图像数据的增强(augmentation)_ok.mp4 111.34M
├──291 训练图像分割模型_ok.mp4 115.54M
├──292 训练三维卷积神经网络_ok.mp4 120.12M
├──293 模型串联+项目总结_ok.mp4 93.39M
├──3 Windows下安装Anaconda_ok.mp4 18.44M
├──30 广播_不同维度数组运算_ok.mp4 5.63M
├──31 复制和视图_ok.mp4 6.52M
├──32 附1_Windows下安装Anaconda_ok.mp4 18.44M
├──33 附2_虚拟机环境的使用_导入虚拟机_ok.mp4 11.95M
├──34 附3_虚拟机环境的使用_认识环境_ok.mp4 25.88M
├──35 scipy简介_ok.mp4 5.03M
├──36 线性代数基础知识_向量_ok.mp4 7.91M
├──37 线性代数基础知识_矩阵_ok.mp4 14.79M
├──38 特征值和特征向量_ok.mp4 9.93M
├──39 解线性方程组_ok.mp4 5.50M
├──4 虚拟机环境的使用_导入虚拟机_ok.mp4 12.01M
├──40 最小二乘法_ok.mp4 6.83M
├──41 本章引言_ok.mp4 12.04M
├──42 Pandas安装&数据结构介绍_ok.mp4 41.59M
├──43 Pandas数据查看_ok.mp4 43.45M
├──44 Pandas数据选择_ok.mp4 65.79M
├──45 Pandas数据修改与基本运算1_ok.mp4 61.02M
├──46 Pandas数据修改与基本运算2_ok.mp4 73.70M
├──47 Pandas数据修改与基本运算3_ok.mp4 68.64M
├──48 Pandas数据加载_ok.mp4 31.24M
├──49 Pandas多层索引_ok.mp4 36.00M
├──5 虚拟机环境的使用_认识环境_ok.mp4 25.87M
├──50 Pandas数据变形之关联_ok.mp4 44.74M
├──51 Pandas数据变形之分组与聚合_ok.mp4 48.12M
├──52 Pandas数据变形之数据重塑_ok.mp4 50.92M
├──53 本章引言_ok.mp4 18.81M
├──54 Matplotlib主要绘图类型_上_ok.mp4 35.05M
├──55 Matplotlib主要绘图类型_下_ok.mp4 45.97M
├──56 Matplotlib主要绘图参数_ok.mp4 18.59M
├──57 Matplotlib主要绘图装饰函数_ok.mp4 29.50M
├──58 Matplotlib文字标注与注释_ok.mp4 20.45M
├──59 Matplotlib子图_ok.mp4 18.16M
├──6 Python工作环境_ok.mp4 62.64M
├──60 本章引言_ok.mp4 4.60M
├──61 快速理解数据挖掘和机器学习_ok.mp4 24.14M
├──62 数据挖掘的六大任务_ok.mp4 38.43M
├──63 数据挖掘的方法论（CRISP-DM）_ok.mp4 21.75M
├──64 预测模型的构建和应用流程_ok.mp4 15.29M
├──65 机器学习算法及分类_ok.mp4 28.43M
├──66 数据挖掘与数据仓库和OLAP_ok.mp4 35.85M
├──67 数据挖掘和机器学习的应用案例_ok.mp4 32.55M
├──68 如何成为一名优秀的数据科学家_ok.mp4 21.36M
├──69 本章引言_ok.mp4 6.42M
├──7 Python基本语法_ok.mp4 22.42M
├──70 认识数据_ok.mp4 25.69M
├──71 描述性统计分析_ok.mp4 28.75M
├──72 分类变量的分析方法_ok.mp4 38.34M
├──73 连续变量的分析方法_ok.mp4 32.21M
├──74 相关性分析_ok.mp4 48.01M
├──75 基本空间与随机事件_ok.mp4 20.40M
├──76 事件的关系与运算_ok.mp4 17.24M
├──77 事件的概率_ok.mp4 20.51M
├──78 随机变量的分布_ok.mp4 23.23M
├──79 期望与方差_ok.mp4 21.46M
├──8 Python对象_ok.mp4 64.90M
├──80 联合分布_ok.mp4 21.05M
├──81 条件分布与条件期望_ok.mp4 21.83M
├──82 正态分布_ok.mp4 15.95M
├──83 总体与样本_ok.mp4 26.73M
├──84 样本均值与方差_ok.mp4 17.13M
├──85 次序统计量与分位数_ok.mp4 16.52M
├──86 矩法估计_ok.mp4 20.84M
├──87 极大似然估计_ok.mp4 17.10M
├──88 贝叶斯估计_ok.mp4 16.55M
├──89 区间估计_ok.mp4 17.46M
├──9 Python流程控制_ok.mp4 25.83M
├──90 假设检验_ok.mp4 22.72M
├──91 多元线性回归（上）_ok.mp4 22.63M
├──92 多元线性回归（下）_ok.mp4 23.35M
├──93 判别分析（上）_ok.mp4 16.46M
├──94 判别分析（下）_ok.mp4 17.88M
├──95 数据处理_ok.mp4 19.51M
├──96 系统聚类法_ok.mp4 17.98M
├──97 动态聚类法_ok.mp4 23.05M
├──98 主成分分析_ok.mp4 20.02M
└──99 样本主成分及其应用_ok.mp4 17.96M

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