机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖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〗
5 [1 ^. Z. p! y; x5 N01-1-1课程内容和理念.mp4
2 j3 [! {2 j5 w+ [  x0 _  i
02-1-2-1本章总览.mp4
3 c; {: z! H' G7 A02-1-2初识机器学习.mp4
3 f$ I6 M0 e. k! N" M02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
2 x& `: q8 K, @/ R02-3-2-3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
8 A- U1 q% j# b9 Z7 T7 ]2 V/ S+ T
0 c; a' G6 ~5 i# [5 v$ {03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
- Z- k4 w, B- |6 B# @03-1-3课程使用的技术栈.mp4
* X% _* y4 i9 U' O03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
4 |6 [, x8 g7 s6 H& d  Q03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
8 H5 Y- t* d: O, H0 c' G6 l03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
6 `# [& i, X! l% A03-13-3-13Numpy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
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
1 t; f: u9 D* g+ M0 w03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
2 `, ~( s0 a" ^0 n5 `03-6-3-6Numpy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
03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
5 d  e) F8 k+ b7 `  q" i) p8 A03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

. J; K3 T, H$ V' j2 T04-1-4-1本章总览.mp4
* w# u  j% Z$ }# p( F6 r: z/ X; e04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
9 e' s; W# A: o& R. H- p5 j: @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
& r1 R* C6 A7 E' S' q: M04-5-4-5模型评价.mp4
1 H* v4 N! a/ c2 \. Z04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
8 |9 T1 M% n& x6 T  s04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

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
05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
* |1 B* K$ S5 @& g  d05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
05-3-5-3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

〖下载地址〗
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