机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
6 c5 K- j$ Y. J# 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。
/ E: R- @9 C+ h9 Q〖课程目录〗
3 T7 X" c0 S$ L# }: j3 u1 T7 x8 y01-1-1课程内容和理念.mp4
* N/ M) N( f& X5 ?2 _* F! C5 c) B1 E# T
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
- m( I1 Q4 w4 V6 E& T. Q02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
5 Z0 B$ X. o/ N9 \02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
: X- m5 v/ w- K8 p# R& \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
- t5 ~% W9 [2 l2 \7 W03-1-3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
& I7 ?# n! Y. _! j03-11-3-11Numpy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
! z& u- O; ~' ^% X( w6 ?" A03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
5 `& v2 |; E% P- w03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
1 T9 X) |! m5 ?% v' @03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
" p( `" J$ l! A. y7 |) f' _( ^! q  v03-3-3-3Anaconda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
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
. Y: z4 Q, Q* C' [3 O4 ~/ S; C03-8-3-8Numpy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
3 f/ a  a( H' ?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
7 S% W4 i& T, _! e* m6 K04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
3 T+ I: A* w( q1 f. ?04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
+ u) S! e8 n2 M) y: k04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

) T8 x$ |3 A/ l05-1-5-1本章总览.mp4
8 z8 Z& d5 o# b; q+ \, B05-10-5-10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
05-2-5-2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
8 }3 g) Q" a4 t4 A# ?# W5 s: q05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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. n# @( s$ [- t( p2 N$ D5 U〖下载地址〗

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