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 T. [0 j9 \0 l01-1-1课程内容和理念.mp4

+ a; t! Y3 f+ N* ~3 f. g4 U02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
0 Y0 Z- Y. n: ^$ S02-2-2-2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
4 v( ^# Y, T2 |: ]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
' o0 j  ?/ H& O" O# ]( z( [& C
" K9 _( o% ^$ o# v& t$ F0 n( p/ r03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
' K0 Q7 y  `+ R8 Y3 C; }" W8 E( _03-1-3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
4 }4 k$ x' o6 Y& _- ^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
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
, K& C- w8 t  S+ |03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
$ ^! @1 ?+ L/ Z2 ]# U03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
8 k* S7 R8 ~! T- Z03-5-3-5JupyterNotebook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
! @' P5 y$ d2 |; {7 E( I03-7-3-7Numpy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
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
2 ?, ]+ B" s, n$ k6 ]# g8 I/ N4 U. V
) l; }) q. B* Q$ S04-1-4-1本章总览.mp4
7 F" }9 }$ f8 ?/ V( s04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
9 z0 T( a. y% h$ i7 v- d8 m: t04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
# _# U5 b7 {; _' \! ?04-5-4-5模型评价.mp4
# Q( y8 m" r& K04-6-4-6超参数.mp4
% Q7 @! A# H# Q9 z) X9 O04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
* Y+ k& O' s/ j6 M1 p) b4 H04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
# E& i" w4 X5 {& A
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
; {( @2 Z7 i' s8 Q6 X) B05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
$ Y4 [" p6 j, ]6 v* X; a( B05-2-5-2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
- d5 D0 I2 J# r* p3 a- b3 g05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
# T# c$ @; `% r) P- F7 {+ e
〖下载地址〗
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