跟上时代，不怕淘汰 | 清华武神《人工智能必修课：机器学习》

背井离乡当牛马，一世红尘度芳华。古有项羽不过江，今有牛马不归乡。 我的微信签名：“人生是旷野，不是轨道。”武老师说，你是压力山大的纯牛马，就是不想上班还不得不上班，而且工资还很低的那种牛马。 前天我发了一条朋友圈：“周末亲手做了一顿饭，“一定要犒劳一下自己。”武老师说，你是有颗粒度的好牛马。 我哇的哭出声来，大喊我不是！武老师说，那为什么换工作叫跳槽？平时抱怨叫吐槽？天天说着卧槽呢？ 呜呜呜，我大喊着我不是！我不是！武老师：好好好，你不是，你不是。牛马日出而落日作而息，你呢？牛马包吃包住看病不用花钱，你呢？外卖自己点的，房子自己花钱租的， 你工资除以体重超过牛肉价格了吗？ 大哥，你这嘴是淬了毒吗？ 

虽然我的思想上已经不想做牛马了，但我的能力上只能做牛马，月入三千五，命比咖啡苦…… “如果原始的燧石，“无法点燃文明的篝火，“可是为什么时代的进步，“也没能掩盖你的英雄气短？“拿出你唐吉坷德的骑士精神，“Charge forth my knight！” 跟上时代，不怕淘汰！万众期待，清华武神重磅力作，人工智能必修课来啦： 尚硅谷机器学习视频教程  B站直达：

https://www.bilibili.com/video/BV1BYe4z5E9z随着人工智能的蓬勃发展，机器学习已经成为面向未来的一项核心技术能力。零售、金融、物流等行业的大型企业，通过机器学习技术提高竞争力、响应速度和效率，机器学习作为计算机视觉、自然语言处理的重要技术手段，还可以解决医疗健康、自动驾驶等领域的复杂问题。 尚硅谷精心打造的AI大模型之机器学习教程，是人工智能领域的重要基础课程，对机器学习理论和具体模型方法做了详尽系统的讲解，为后续的深度学习、NLP、大模型等AI技术的学习打下坚实基础，讲解中使用了大量应用案例和代码练习（基于Python），涵盖常用的监督学习、无监督学习算法，以及经典模型算法的详细数学推导。 教程分为数学基础、机器学习核心原理、机器学习具体模型三大部分：数学基础，复习巩固所需的数学知识，主要包括：微积分、线性代数、概率统计（如果数学基础很好，本段内容可以跳过）。机器学习核心原理，介绍机器学习的一般流程、核心概念和原理，具体内容包括：特征工程、损失函数、欠拟合和过拟合、正则化、交叉验证、解析法、梯度下降法、模型评价指标等。机器学习具体模型，主要介绍机器学习经典的模型和算法，以监督学习为主，涵盖无监督学习方法，具体内容包括：KNN、线性回归、逻辑回归、感知机、感知机、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、集成学习（AdaBoost、随机森林等）、聚类方法（K均值聚类、DBSCAN等）、降维方法（SVD、PCA等）。 教程前置知识：一，数学基础，讲解中涉及较多的数学原理和公式推导，需要掌握相关的数学知识，主要包括微积分、线性代数、概率统计等大学本科的数学基础课程；二，编程基础，需要至少掌握一门编程语言，教程中的代码以Python编写。猛击直达：Python快速入门教程。 教程简介公众号聊天窗口发暗号：机器学习，免费获取全套视频及资料。关注尚硅谷B站官方账号，一手最新视频教程抢先看！

https://space.bilibili.com/302417610教程目录001_机器学习教程简介002_数学基础_导数的概念和基本公式003_数学基础_基本求导法则004_数学基础_用导数求极值和二阶导数005_数学基础_代码绘制导函数图像006_数学基础_偏导数007_数学基础_方向导数008_数学基础_梯度009_数学基础_标量与向量010_数学基础_向量代码测试011_数学基础_矩阵概念及基本运算012_数学基础_矩阵基本运算代码测试013_数学基础_矩阵的其它运算和张量014_数学基础_矩阵其它运算代码测试015_数学基础_矩阵求导016_数学基础_梯度矩阵017_数学基础_概率的基本概念和计算018_布019_数学基础_贝叶斯定理020_数学基础_似然函数和极大似然估计021_机器学习_概述022_机器学习_概念范畴023_机器学习_发展历史024_机器学习_应用领域025_机器学习_基本术语026_机器学习_分类027_机器学习_常见方法028_核心原理_监督学习建模流程029_核心原理_特征工程_整体介绍030_核心原理_特征工程_低方差过滤法031_核心原理_特征工程_相关系数法_Pearson032_核心原理_特征工程_相关系数法_Spearman033_核心原理_特征工程_PCA降维034_核心原理_损失函数035_核心原理_经验误差和泛化误差036_核心原理_欠拟合和过拟合037_核心原理_拟合案例_整体思路038_核心原理_拟合案例_导入模块和生成数据039_核心原理_拟合案例_欠拟合040_核心原理_拟合案例_恰好拟合和过拟合041_核心原理_正则化042_核心原理_正则化案例043_核心原理_交叉验证044_核心原理_模型求解_解析法045_核心原理_模型求解_梯度下降法046_核心原理_模型求解_梯度下降法案例1047_核心原理_模型求解_梯度下降法案例2048_核心原理_模型求解_学习率测试049_核心原理_模型求解_梯度下降法的应用050_核心原理_模型求解_牛顿法和拟牛顿法051_核心原理_回归评价指标052_核心原理_分类评价指标_混淆矩阵053_核心原理_分类评价指标_准确率、精确率、召回率和F1054_核心原理_分类评价指标_评估报告055_核心原理_分类评价综合案例056_核心原理_分类评价指标_ROC曲线057_核心原理_分类评价指标_AUC058_KNN_基本原理059_KNN_分类示例代码060_KNN_回归示例代码061_KNN_常见距离度量方法062_KNN_归一化063_KNN_归一化代码测试064_KNN_标准化065_KNN_心脏病检测案例_数据集加载066_KNN_心脏病检测案例_特征工程067_KNN_心脏病检测案例_模型训练、保存和预测068_KNN_心脏病检测案例_网格搜索和交叉验证069_线性回归_基本概念和应用070_线性回归_API调用071_线性回归_损失函数072_线性回归_一元线性回归解析解073_线性回归_正规方程法求解074_线性回归_API调用_截距参数075_线性回归_梯度下降法076_线性回归_梯度下降法_手动代码实现077_线性回归_梯度下降法API_SGDRegressor078_线性回归_梯度下降法案例_广告效果预测079_逻辑回归_基本原理和应用080_逻辑回归_损失函数081_逻辑回归_损失函数的梯度082_逻辑回归_API介绍083_逻辑回归案例_心脏病检测084_逻辑回归_多分类_OVR085_逻辑回归_多分类_Softmax回归086_逻辑回归案例_手写数字识别_数据集加载087_逻辑回归案例_手写数字识别_模型训练和预测088_感知机_基本原理089_感知机_表示逻辑门电路090_感知机_逻辑门代码实现_与门091_感知机_逻辑门代码实现_与非门和或门092_感知机_感知机的局限093_感知机_多层感知机实现异或门094_朴素贝叶斯_基本原理095_朴素贝叶斯_极大似然估计096_朴素贝叶斯_贝叶斯估计097_朴素贝叶斯_学习和分类098_决策树_基本原理099_决策树_工作过程100_决策树_信息熵和条件熵101_决策树_信息增益和ID3102_决策树_信息增益率和C4.5103_决策树_基尼指数和CART104_决策树_剪枝105_SVM_基本介绍106_SVM_线性可分SVM107_SVM_线性SVM108_SVM_非线性SVM109_集成学习_基本概念和分类110_集成学习_AdaBoost111_集成学习_随机森林112_无监督学习_聚类_整体介绍113_无监督学习_聚类_K-means114_无监督学习_聚类_层次聚类115_无监督学习_聚类_密度聚类116_无监督学习_聚类_KMeans代码示例117_无监督学习_聚类_评价指标118_无监督学习_降维_SVD基本原理119_无监督学习_降维_SVD代码调用120_无监督学习_降维_PCA 穷人点外卖有三个特点：一，货比三家找*便宜的；二，犹豫到最后结果没点；三，吃了没想象中那么满足开始后悔。 我问武老师，吃素有功德吗？没有，吃素要是有功德的话，那牛马不都早上天了吗？ 我怀疑他在阴阳我，但我没有证据。 我都已经穷成这样了，不犯罪已经是对社会*大的贡献了，朋友还三天两头叫我出去玩，我干正经工作的，来钱哪有那么快。 正所谓……仰天大笑出门去，无人知是荔枝来。少小离家老大回，安能辨我是雌雄。 我已经不奢求什么大展宏图、家财万贯、如日中天这类大愿望了，我就浅浅体验一下小人得志，行不行啊，老天爷你说话啊？

 武老师说，楚王好细腰，单于遁潜逃。伟大的使命已经降临到了你身上，扫码或猛击文末左下角“阅读原文”：

心灯不借他人火，自照乾坤步步明！ 我问武老师，我学成之后会咋样？武老师说我现在是初级牛马，三件套是：借呗花呗大不了死呗；学成之后就会变身高级牛马，三件套是：房贷车贷下一代！ ……真是：我问秋风何时愁，秋风笑我何事忧。不过人间一过客，何苦伤春又悲秋。至少，多搞一点钱总是好的，等我有了钱再也不吃拼好饭！早上我吃豆腐脑，中午我吃盘水饺，晚上我整点烧烤，回家用热水洗脚，上班我坐公交车，下班我天天打车，困了我就买咖啡，日子过得像小说。宝，猛击文末“阅读原文”搞起！持续关注尚硅谷，一大波视频在路上。

更多尚硅谷学习资源，面授课程、老师直播、免费视频……大拇哥扫码详询：

一键三连加关注，武神带你上高速！