机器学习必修课：经典算法与Python实战

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4 N2 R- R8 @* k* j4 W" J* q, ^〖课程介绍〗
9 V0 d9 \. A1 `6 z$ A4 L) J* t/ f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〗
/ Z7 d/ X3 M# ~* v01-1-1课程内容和理念.mp4
9 _  o( x/ E& d" J6 u' H
02-1-2-1本章总览.mp4
9 m( T) s1 l% b! w0 a- w02-1-2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
02-3-2-3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

03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
6 e# f, j3 |; X) K03-1-3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
03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
( n- ~' B5 R, d9 R1 g2 R, n' W03-12-3-12Numpy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
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
2 T% l0 H9 B/ b5 X/ H, X% W0 L03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
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
7 Y- \  D2 W6 g% h0 \0 d03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
# M1 `3 R# R4 V. h1 t% Q+ M. I2 ^1 ]5 Z03-8-3-8Numpy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

04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
, x2 j8 E. {+ ^0 [) Q  L7 D04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
: N) `, \- B6 K/ j/ o0 f04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
2 M2 {6 ^7 @; K& C04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
/ y! K" \" r3 Q1 v0 p6 s. f04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

0 D/ N0 Z, I  ]( f( D8 S$ v05-1-5-1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
7 |& f; u4 {9 _6 H6 g05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
! l% J! v" V( @9 X8 b4 p05-3-5-3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
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! \7 O+ @1 T3 v  w. x4 a〖下载地址〗
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