机器学习必修课：经典算法与Python实战

2 R  g; ^1 P( }$ z* L+ v* O% J〖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。
〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

3 Y7 o3 N, G7 n# m/ b" P02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
2 n8 r1 n, E; `+ j5 q8 Y' t7 ?  v5 }02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
6 k! H9 q' u; ]: a. c  |. ?' p9 D02-3-2-3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
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
+ q0 p. X3 E1 B
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
* M' V- D+ {% x5 C* u6 R03-1-3课程使用的技术栈.mp4
/ e  v; ^1 h( V03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
6 M. l& d) a2 a1 H6 w  u) ]03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
! _. C7 Z+ q: C6 Q; F" `4 c03-12-3-12Numpy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
7 @% k: M1 f/ t# n  o5 X03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
8 W2 N0 ?6 o" ~03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
$ G0 \, w! @9 j03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
+ R2 e! D8 o7 H% o, \: D7 F03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
0 x4 ?. x+ O3 h# _/ i03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
  C9 ]% L+ w) t; Y& v03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
. w, a5 h' L1 o# j
% F( _/ x- U* u04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
1 `% d8 s- _6 D' ~+ G0 |! i6 M: z04-6-4-6超参数.mp4
- Z; N" l: w9 q5 R04-7-4-7特征归一化.mp4
4 k  z& ?# U( R! }" \04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
8 `7 {$ p2 h1 ~2 v- v* j2 m- @04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

- c+ s4 }/ P" G. ]05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
' ?! o2 ]% G5 s" m& X05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
$ V7 L0 Q3 R1 ~# P05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
$ Z7 [; F( J% e6 a! O05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
8 ?3 q4 q4 Z4 B
〖下载地址〗
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