We may earn an affiliate commission when you visit our partners.
唐宇迪 唐
Python机器学习实训营（原理推导+代码复现）课程旨在帮助同学们在机器学习领域打下坚实基础。课程注重算法原理讲解与数学公式推导并基于Python语言给出完整的代码实现，从零开始实现每一模块功能（非调用工具包）通过代码实例演示算法工作流程与实现方法。整体风格通俗易懂，建议同学们在学习过程中先掌握算法原理，基于数学推导公式进行代码复现与实战演练。
Register for this course and see more details by visiting:
OpenCourser.com/course/5uy3qb/Ji
What's inside
Syllabus
线性回归原理推导
回归问题概述
误差项定义
独立同分布的意义
Read more
Syllabus
线性回归原理推导
回归问题概述
误差项定义
独立同分布的意义
Read more
https://drive.google.com/open?id=1w07jTnyCerAG3Piy6pUZzzTnM9yAG7uL
Traffic lights
Traffic lights
Read about what's good
what should give you pause and
possible dealbreakers
Emphasizes implementing machine learning algorithms from scratch using Python, rather than relying solely on pre-built packages, which promotes a deeper understanding
Requires learners to implement machine learning algorithms in Python, which may require familiarity with programming concepts and syntax
Focuses on explaining the mathematical principles behind machine learning algorithms and deriving formulas, which is essential for a strong theoretical foundation
Covers a wide range of fundamental machine learning algorithms, including linear regression, logistic regression, K-means, DBSCAN, decision trees, SVM, and neural networks
Includes practical examples using datasets like the Iris dataset, allowing learners to apply the algorithms they learn to solve real-world problems
Explores the inner workings of algorithms, such as gradient descent, backpropagation, and optimization techniques, which is valuable for debugging and improving model performance
Save this course
Create your own learning path.
Save this course to your list so you can find it easily later.
Save
Save
Reviews summary
算法原理深度剖析与代码实践
根据学员评价，本课程深入讲解了机器学习算法的原理和数学推导，而非仅仅停留在调用工具包的层面。许多学员认为课程内容非常有深度且理论联系实际，特别是从零开始实现代码的部分，对于理解算法内部工作机制极有帮助。课程的讲解通俗易懂，能够让有一定基础或希望深入理解原理的学员受益匪浅。部分学员提到，虽然课程内容很棒，但对数学基础有一定要求，零基础入门可能会感到一些挑战。
老师讲解风格清晰，容易理解。
"老师讲课很生动，复杂的概念也能讲得比较清楚。"
"老师的讲解风格我挺喜欢的，跟着思路走，很多地方都豁然开朗。"
"尽管内容有深度，但老师能够用比较通俗的语言来解释，降低了学习难度。"
"我觉得老师的授课方式很适合我，能够把抽象的算法讲得比较具体。"
理论讲解与代码实践结合紧密。
"理论和代码结合得非常好，不是空讲理论，也不是只有代码，能把两者对应起来。"
"课程的结构设计很合理，先讲原理再实现代码，学起来很顺畅，理解得很透彻。"
"通过代码复现加深了对原理的理解，这种学习方式非常有效。"
"我非常喜欢课程将算法原理和代码实现紧密结合的方式，这让学习更加完整。"
手把手教你从零实现算法代码。
"代码实现部分是精华，从零开始写，让我对每个步骤都有了深刻的认识。"
"跟着老师从零实现算法，虽然过程有点烧脑，但成就感满满，对算法理解提升巨大。"
"不是简单的调用库，而是自己敲代码实现，这部分内容我觉得特别实用，能够真正掌握。"
"课程的代码实践环节很有价值，让我学会了如何构建算法模型的基础框架。"
课程注重算法原理和数学公式推导。
"课程对算法原理的讲解非常细致，数学推导也很清晰，让我彻底理解了之前模糊的概念。"
"老师讲的原理推导很赞，终于不是只停留在调包层面了，真的学到了算法背后的东西。"
"非常喜欢这种从原理出发的讲解方式，配合数学推导，让算法不再是黑箱。"
"我觉得课程在讲解算法原理时非常深入，让我理解了背后的数学逻辑。"
需要一定的数学背景才能更好理解。
"课程内容非常好，但感觉数学基础不太好的同学学起来会有点吃力。"
"老师讲的数学推导很详细，但如果之前没接触过相关知识，可能需要额外补充学习。"
"对于我这种数学基础薄弱的人来说，有些章节理解起来稍显困难，需要反复听。"
"我觉得课程内容很扎实，但确实对线性代数和概率论这些基础有一定要求。"
Activities
Be better prepared
before
your course. Deepen your understanding
during
and
after
it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered
in 机器学习实训营（算法推导+代码复现） with these
activities:
阅读《统计学习方法》李航
Show steps
通过阅读统计学习方法，加深对机器学习理论的理解，特别是支持向量机部分。
View
统计学习方法
on Amazon
Show steps
-
系统阅读《统计学习方法》一书。
-
重点关注支持向量机章节。
-
结合课程内容，思考算法的原理和应用。
阅读《机器学习》周志华
Show steps
通过阅读经典教材，加深对机器学习理论的理解，为代码复现提供理论支撑。
View
机器学习理论导引
on Amazon
Show steps
-
系统阅读《机器学习》一书。
-
重点关注线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等章节。
-
结合课程内容，思考算法的原理和应用。
实现线性回归算法
Show steps
通过独立实现线性回归算法，巩固对算法原理的理解，并提高代码实现能力。
Show steps
-
根据课程中线性回归的原理推导，编写代码实现梯度下降算法。
-
使用Python语言，从零开始实现线性回归模型。
-
使用课程提供的数据集，训练线性回归模型。
-
评估模型的性能，并进行调试和优化。
Three other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all six activities
使用逻辑回归进行鸢尾花分类
Show steps
通过完成一个完整的机器学习项目，将所学知识应用于实际问题，提高解决问题的能力。
Show steps
-
收集鸢尾花数据集。
-
使用Python和相关库（如NumPy、Scikit-learn）实现逻辑回归模型。
-
训练模型并评估其性能。
-
对模型进行调优，提高分类准确率。
撰写博客文章：K-means 聚类算法详解
Show steps
通过撰写博客文章，深入理解 K-means 聚类算法的原理和实现，并提高写作和表达能力。
Show steps
-
回顾课程中 K-means 聚类算法的讲解。
-
查阅相关资料，深入了解 K-means 算法的原理和应用。
-
撰写博客文章，详细介绍 K-means 算法的原理、步骤和代码实现。
-
配图说明，使文章更易于理解。
制作决策树算法的可视化演示
Show steps
通过制作可视化演示，更直观地理解决策树算法的构建过程，并提高演示和表达能力。
Show steps
-
使用Python和相关库（如Graphviz）实现决策树算法的可视化。
-
设计演示流程，清晰展示决策树的构建过程。
-
添加交互功能，方便用户探索决策树的结构。
阅读《统计学习方法》李航
Show steps
通过阅读统计学习方法，加深对机器学习理论的理解，特别是支持向量机部分。
View
统计学习方法
on Amazon
Show steps
Show steps
Show steps
- 系统阅读《统计学习方法》一书。
- 重点关注支持向量机章节。
- 结合课程内容，思考算法的原理和应用。
阅读《机器学习》周志华
Show steps
通过阅读经典教材，加深对机器学习理论的理解，为代码复现提供理论支撑。
View
机器学习理论导引
on Amazon
Show steps
Show steps
Show steps
- 系统阅读《机器学习》一书。
- 重点关注线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等章节。
- 结合课程内容，思考算法的原理和应用。
实现线性回归算法
Show steps
通过独立实现线性回归算法，巩固对算法原理的理解，并提高代码实现能力。
Show steps
Show steps
Show steps
- 根据课程中线性回归的原理推导，编写代码实现梯度下降算法。
- 使用Python语言，从零开始实现线性回归模型。
- 使用课程提供的数据集，训练线性回归模型。
- 评估模型的性能，并进行调试和优化。
Three other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all six activities
使用逻辑回归进行鸢尾花分类
Show steps
通过完成一个完整的机器学习项目，将所学知识应用于实际问题，提高解决问题的能力。
Show steps
Show steps
Show steps
- 收集鸢尾花数据集。
- 使用Python和相关库（如NumPy、Scikit-learn）实现逻辑回归模型。
- 训练模型并评估其性能。
- 对模型进行调优，提高分类准确率。
撰写博客文章：K-means 聚类算法详解
Show steps
通过撰写博客文章，深入理解 K-means 聚类算法的原理和实现，并提高写作和表达能力。
Show steps
Show steps
Show steps
- 回顾课程中 K-means 聚类算法的讲解。
- 查阅相关资料，深入了解 K-means 算法的原理和应用。
- 撰写博客文章，详细介绍 K-means 算法的原理、步骤和代码实现。
- 配图说明，使文章更易于理解。
制作决策树算法的可视化演示
Show steps
通过制作可视化演示，更直观地理解决策树算法的构建过程，并提高演示和表达能力。
Show steps
Show steps
Show steps
- 使用Python和相关库（如Graphviz）实现决策树算法的可视化。
- 设计演示流程，清晰展示决策树的构建过程。
- 添加交互功能，方便用户探索决策树的结构。
Career center
Learners who complete 机器学习实训营（算法推导+代码复现） will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
機器學習工程師
機器學習工程師
机器学习工程师运用机器学习算法来构建预测模型和自动化系统。本课程侧重于算法原理讲解与数学公式推导，并基于Python语言给出完整的代码实现，这对于机器学习工程师至关重要。机器学习工程师需要从零开始实现每一模块功能，理解算法工作流程与实现方法。通过本课程的学习，可以帮助机器学习工程师更深入地理解模型，并能够针对实际问题进行定制化开发与优化。例如，理解线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机和神经网络等算法的原理，并进行代码复现，有助于成为一名优秀的机器学习工程师。
算法工程师
算法工程师
算法工程师专注于设计、开发和优化各种算法，以解决特定的计算问题。本课程对算法原理的深入讲解和代码实现，尤其是从零开始实现每一模块功能，对于算法工程师来说非常有价值。算法工程师不仅需要理解算法的原理，还需要具备扎实的编程能力，以便能够将算法转化为实际可用的代码。线性回归、逻辑回归、Kmeans、Dbscan、决策树和支持向量机等算法的原理和实现，对算法工程师来说都是基础且重要的技能。
数据科学家
数据科学家
数据科学家利用数据分析和机器学习技术来解决复杂的商业问题。数据科学家需要深刻理解各种机器学习算法的原理，以便能够选择最合适的模型来解决问题。通过本课程的学习，数据科学家可以掌握线性回归、逻辑回归、聚类算法（Kmeans和Dbscan）、决策树、集成算法和支持向量机等算法，并能够使用Python语言进行代码实现。此外，对神经网络算法原理的理解也有助于数据科学家掌握更高级的建模技术，从而更好地应对实际工作中的挑战。
深度学习工程师
深度学习工程师
深度学习工程师专注于深度学习模型的开发、训练和部署。本课程中神经网络算法原理的讲解，对于深度学习工程师来说是一个很好的入门。深度学习工程师需要理解前向传播和反向传播的计算方法，以及神经网络的整体架构。通过本课程的学习，可以帮助深度学习工程师更好地理解深度学习模型的内部机制，并能够根据实际需求进行模型的设计和优化，从而更好地应对计算机视觉等领域的挑战。
计算机视觉工程师
计算机视觉工程师
计算机视觉工程师专注于开发能够“看懂”图像和视频的算法和系统。本课程中神经网络算法原理的讲解，特别是关于计算机视觉任务的内容，对于计算机视觉工程师来说非常有帮助。计算机视觉工程师需要理解得分函数和损失函数的作用，以及如何使用深度学习技术来解决视觉任务中遇到的问题。通过本课程的学习，计算机视觉工程师可以掌握一些基础的深度学习模型，并能够将其应用到实际的计算机视觉项目中。
数据分析师
数据分析师
数据分析师负责收集、清洗、分析和解释数据，以帮助企业做出更好的决策。本课程中线性回归、逻辑回归和聚类算法等算法的原理和实现，对于数据分析师来说都是非常有用的。数据分析师可以使用这些算法来分析销售数据、市场数据和用户行为数据，并从中发现有价值的信息。本课程 может帮助数据分析师更好地理解数据的含义，并能够 использовать более复杂的分析方法。
自然语言处理工程师
自然语言处理工程师
自然语言处理工程师致力于开发能够理解和生成人类语言的算法和系统。 虽然本课程没有直接涉及自然语言处理，但其中机器学习算法（如逻辑回归和支持向量机）的原理和实现，对于自然语言处理工程师来说仍然很有用。这些算法可以用于解决自然语言处理中的一些基础问题，例如文本分类和情感分析。本课程可以帮助自然语言处理工程师更好地理解机器学习算法的底层原理，为学习更高级的自然语言处理技术打下坚实的基础。
推荐系统工程师
推荐系统工程师
推荐系统工程师负责设计和开发用于向用户推荐商品、内容或服务的系统。本课程中聚类算法（Kmeans和Dbscan）的原理和实现，对于推荐系统工程师来说是有价值的。可以使用这些算法来对用户进行分类，并根据用户的类别来推荐不同的商品或内容。此外，本课程中关于决策树和集成算法的讲解，也有助于推荐系统工程师构建更精确的推荐模型。
量化分析师
量化分析师
量化分析师使用数学和统计模型来分析金融市场，并开发交易策略。本课程中线性回归和逻辑回归等算法的原理和实现，对于量化分析师来说有一定的帮助。量化分析师可以使用这些算法来预测股票价格和其他金融指标，并制定相应的交易策略。此外，本课程中关于误差项定义、似然函数和梯度下降等概念的讲解，也有助于量化分析师更好地理解金融模型的原理。
商業智能分析師
商業智能分析師
商业智能分析师使用数据分析工具和技术来帮助企业了解其业务状况，并制定战略决策。 本课程中线性回归、逻辑回归和聚类算法等算法的原理和实现，商业智能分析师可能会发现这些内容很有用，因为他们可以使用这些算法来分析各种业务数据，例如销售额、客户满意度和运营效率。 通过掌握算法背后的数学原理和代码实现，商业智能分析师可以更深入地了解数据，并为企业提供更有价值的见解。
研究科学家
研究科学家
作为研究科学家，工作职责包含进行前沿研究，开发新的机器学习算法和技术。本课程可能对该岗位的从业者有所帮助，因为它涵盖了如线性回归，逻辑回归，支持向量机和神经网络等机器学习算法的基本原理。通过掌握这些基本概念并能够使用 Python 实现这些算法，为进行高级研究构建了一个坚实的基础。此外，本课程对数学公式推导的重视有助于研究科学家更好地理解和改进现有算法。
金融工程师
金融工程师
金融工程师运用数学、统计学和计算机科学来解决金融领域的问题，例如风险管理和投资组合优化。本课程可能对该岗位的从业者有所帮助，特别是关于线性回归和逻辑回归的章节，因为这些技术可以用来建立预测模型并分析金融数据。 通过理解这些算法的底层原理以及如何用 Python 实现它们，金融工程师能够在他们的工作中建立更复杂的模型并做出更明智的决策。
机器人工程师
机器人工程师
机器人工程师设计、建造和维护机器人系统。本课程可能对该岗位的从业者有所帮助，特别是关于机器学习算法的章节。机器人通常需要使用机器学习算法来实现自主导航、物体识别和决策等功能。 通过理解这些算法的原理以及如何用 Python 实现它们，机器人工程师能够开发出更智能、更高效的机器人系统。
生物信息学科学家
生物信息学科学家
生物信息学科学家使用计算方法来分析生物数据，例如基因组和蛋白质组数据。本课程可能对该岗位的从业者有所帮助，特别是关于机器学习算法的章节。机器学习算法可以用来识别基因和疾病之间的关系，预测蛋白质结构和功能，以及开发新的药物。通过理解这些算法的原理以及如何用 Python 实现它们，生物信息学科学家能够从生物数据中提取更有价值的信息。
经济学家
经济学家
经济学家研究资源如何分配，并分析经济趋势和政策的影响。通过本课程，经济学家可以对线性回归、逻辑回归等机器学习算法有更深入的了解，并将其应用于经济模型的构建和预测中。例如，可以使用回归模型来预测房价、失业率等经济指标，并分析不同政策对经济的影响。虽然经济学研究范围广泛，但本课程提供的算法基础 может полезной для тех, кто хочет использовать机器学习方法进行经济分析。
For more career information including salaries, visit:
OpenCourser.com/course/5uy3qb/Ji
Reading list
We've selected two books
that we think will supplement your
learning. Use these to
develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a
deeper understanding of the topics covered in
机器学习实训营（算法推导+代码复现）.
Save
本书是机器学习领域的经典教材，全面系统地介绍了机器学习的基本理论、方法和应用。本书内容深入浅出，理论与实践相结合，有助于学生深入理解机器学习算法的原理和实现。本书可以作为本课程的参考书，帮助学生更好地掌握机器学习知识。
Save
本书系统地介绍了统计学习的主要方法，包括监督学习和无监督学习。本书内容深入浅出，理论与实践相结合，有助于学生深入理解机器学习算法的原理和实现。本书可以作为本课程的参考书，帮助学生更好地掌握机器学习知识，特别是支持向量机部分。
For more information about how these books relate to this course, visit:
OpenCourser.com/course/5uy3qb/Ji
Share
Similar courses
Similar courses are unavailable at this time. Please try again later.
Our mission
OpenCourser helps millions of learners each year. People visit us to learn workspace skills, ace their exams, and nurture their curiosity.
Our extensive catalog contains over 50,000 courses and twice as many books. Browse by search, by topic, or even by career interests. We'll match you to the right resources quickly.
Find this site helpful? Tell a friend about us.
Affiliate disclosure
We're supported by our community of learners. When you purchase or subscribe to courses and programs or purchase books, we may earn a commission from our partners.
Your purchases help us maintain our catalog and keep our servers humming without ads.
Thank you for supporting OpenCourser.
© 2016 - 2025 OpenCourser