这门课解决什么工作场景

很多上班族想转行做数据分析或算法岗，但往往卡在第一步：看懂了公式，却不知道怎么把一份业务数据变成可运行的预测模型。这门课聚焦的就是这个断层。它不空谈理论，而是把线性回归、数据探索性分析这些基础算法，直接套进薪资预测、产品销量预估、医疗保险费用测算等具体场景里。当你面对一份杂乱的表格数据，需要预估下个季度的业务指标，或者给产品定价提供数据支撑时，课程里教的建模思路就能直接派上用场。它帮你看懂算法原理与代码实现之间的对应关系，而不是只做一个调参工具人。

适合什么基础与资料怎么配合练习

这套资料适合有一点编程概念但没完整建过模的转行者，以及想补齐算法底层逻辑的业务人员。开篇的高等数学基础和线性回归概述，建议作为第一优先级去看。不要跳过推导过程直接抄代码，先弄懂变量怎么影响结果。资料里的数据集是配合练习的核心，看视频讲解的同时，务必自己敲一遍代码，把课程里的保险费用或销量数据集导入跑通。遇到报错先自己查文档，这是建立独立排错能力的必经之路。每学完一个业务场景，试着替换一列特征数据，观察预测结果的变化，这样才能真正吃透算法逻辑。

学完能独立做什么

完整跟下这套资料后，你能独立完成一个标准的回归预测任务。从拿到一份原始数据开始，知道怎么清洗、做探索性分析、提取特征，再到选择合适的算法建模、评估模型效果，最后输出一个有业务参考价值的预测结果。比如给你一份历史销售记录，你能搭建一个多元线性回归模型来预估未来的销量走势。这并不意味着你能立刻去做大模型开发，但足以让你在日常业务分析中，用代码代替人工经验去量化业务指标，这是向数据算法岗迈出的最踏实的一步。


快速掌握人工智能编程基础和机器学习算法的原理及应用

课程目录

*   01 线性回归概述/

  *   01 高等数学基础.mp4 (21.07 MB), 16:03

  *   02 线性回归的介绍.mp4 (18.07 MB), 10:36

  *   03 单变量线性回归的实现.mp4 (21.13 MB), 10:36

  *   04 薪资预测的单变量线性回归.mp4 (44.84 MB), 18:15

  *   05 多元线性回归的实现.mp4 (28.30 MB), 13:18

  *   06 产品销量的回归实现.mp4 (35.83 MB), 16:08

*   02 医疗保险费用预测/

  *   01 医疗保险费用数据集介绍.mp4 (12.51 MB), 05:45

  *   02 数据的基本信息和描述.mp4 (20.86 MB), 08:35

  *   03 医疗保险数据的探索性分析.mp4 (17.41 MB), 08:20

  *   04 家庭人口分布的统计分析.mp4 (12.70 MB), 05:07

  *   05 数据预处理和特征选择.mp4 (29.72 MB), 13:43

  *   06 保险消费的模型构建.mp4 (21.87 MB), 09:01

  *   07 医疗保险费用预测.mp4 (14.13 MB), 05:20

*   03 逻辑回归概述/

  *   01 逻辑回归基础介绍.mp4 (15.24 MB), 10:31

  *   02 鸢尾花数据的读取.mp4 (18.02 MB), 07:05

  *   03 特征和标签的的处理.mp4 (22.40 MB), 08:26

  *   04 鸢尾花数据的训练和评价.mp4 (10.55 MB), 04:12

*   04 中文文本分类综合案例/

  *   01 朴素贝叶斯算法基础.mp4 (31.70 MB), 16:02

  *   02 朴素贝叶斯分类的步骤.mp4 (15.00 MB), 08:55

  *   03 中文分词.mp4 (18.03 MB), 09:43

  *   04 jieba实现中文分词.mp4 (14.82 MB), 06:53

  *   05 jieba分词的用户自定义字典.mp4 (14.58 MB), 06:12

  *   06 读取停用词stop_words.mp4 (22.21 MB), 14:26

  *   07 读取所有的训练数据.mp4 (20.49 MB), 08:09

  *   08 模型的训练和评价.mp4 (26.80 MB), 11:01

  *   09 朴素贝叶斯模型的预测.mp4 (25.81 MB), 09:54

*   05 词云构建/

  *   01 词云构建概述.mp4 (17.31 MB), 09:03

  *   02 加载停用词的实现.mp4 (10.79 MB), 05:56

  *   03 对文本文件进行分词.mp4 (12.84 MB), 05:04

  *   04 词云的生成.mp4 (28.05 MB), 11:10

*   06 聚类分析/

  *   01 聚类算法的概述.mp4 (21.12 MB), 11:43

  *   02 手肘法确定kmeans算法k的取值.mp4 (8.97 MB), 04:34

  *   03 聚类类别的判定.mp4 (12.08 MB), 04:48

*   07 降维技术/

  *   01 降维技术概述.mp4 (21.12 MB), 12:39

  *   02 降维后的效果.mp4 (17.07 MB), 08:06

*   08 基于SVM的图像分类/

  *   01 SVM的超平面间隔.mp4 (8.72 MB), 06:01

  *   02 硬间隔和软间隔.mp4 (19.11 MB), 10:14

  *   03 农作分类综合案例.mp4 (24.76 MB), 11:48

  *   04 图片的读取和预处理.mp4 (8.86 MB), 04:46

  *   05 加载所有的数据返回图片和标签.mp4 (13.43 MB), 06:43

  *   06 支持向量机的模型训练和保存.mp4 (20.54 MB), 07:45

  *   07 农作物分类模型的预测.mp4 (22.09 MB), 10:44