机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
该系列视频课程涵盖了机器学习的基础知识和技术栈，包括机器学习算法、数据可视化、Numpy数组运算和JupyterNotebook使用等内容。课程通过实例演示和代码实现，帮助学习者掌握机器学习的核心思想和应用技巧。
- `! Q% _/ u  I* k' [〖课程目录〗
" X, O! O/ N% S& T* h$ e01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
7 [2 V1 s  E# y9 O& B02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
! H: P1 x& O$ C. p6 k1 d02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

$ X# U- W+ K' J: d. R5 A: [2 ^/ k: b03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
! ?. O7 L  w5 u7 H03-1-3课程使用的技术栈.mp4
03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
3 t1 F3 L  ~- S3 v' o) g7 v03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
6 ]4 l4 z4 Z& W" u$ A03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
" ~! C/ Y7 r8 n/ A. h03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
6 j# D: _6 J" N' q2 E! F6 X- P; O03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
0 c) L: Z; ^, K( _- ^4 {03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
& P. G; a/ O2 ~! u* o$ x. h1 t03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
/ w# q& _+ j7 A* c$ G' H03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
" c- O2 ]' w6 `: p0 X8 K
) |) o1 I. X! |9 F04-1-4-1本章总览.mp4
' \) Z* [# ^/ D! F04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
) Z5 Y! w& e# s& t- ^4 k4 g04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
6 K' U  n% U: G8 U7 G04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
' A5 m1 G0 X' o# ^04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
$ e2 X! {$ M- y8 P7 w+ W. W04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
8 h0 [& [2 u/ U# X6 P- H
05-1-5-1本章总览.mp4
+ r) r; B/ x- U1 `" m% L, G6 g8 B05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
2 s- U, Z9 P5 S! V6 Q05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
* g" f: \8 }% y. n; {  X05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
. O6 \( }2 ]8 j# u; d' A7 y% b$ |05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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0 c# k: S3 f3 n4 ^: S7 S+ J〖下载地址〗
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