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〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

5 i) q8 W* [- j* z6 ?0 w- o3 Q; h! |02-1-2-1本章总览.mp4
' W5 ?3 C+ \" ?7 r02-1-2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
$ ]+ p' A1 j. T) }1 N02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
) M. w% b+ O# X' y9 }" W: F1 s02-4-2-4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
0 y% B8 X% `+ S( e) V8 K' @  C
! B3 p) R& X# o7 C1 z7 ?03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
9 i1 v1 x9 K/ r: w9 f6 {- f03-1-3课程使用的技术栈.mp4
7 T1 w  P7 X% X03-10-3-10Numpy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
03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
- y& t+ D5 q; n7 m03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
8 {4 ^$ j! a1 d5 ?0 W8 U- \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
0 B0 E4 T; t: K4 z) o! E- A03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
7 l2 |2 h0 m9 q. L03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
+ B% D0 H/ j* \5 n9 M- K: P03-6-3-6Numpy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
  H7 H. A( A3 {2 w' H: |03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
0 V. u, R2 j2 T
04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
0 c0 |& c1 B7 @6 X- _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
! Z  O0 m  S8 O- T; w04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
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

6 S* Q; k/ l( e3 U9 e3 n  D05-1-5-1本章总览.mp4
, B+ }* W* K+ g+ }9 G+ D/ ?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
( l% w+ q9 \. G: q05-2-5-2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
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( @$ a' m3 N) R〖下载地址〗

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