机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
. V1 v# w* h$ |' q1 Q9 c' P: o0 k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。
: _7 S' ^* J" {, y* T〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
- ]. ]% ~% ]1 m& Y
# o: f  K3 V. \/ v02-1-2-1本章总览.mp4
! d& o' _" n% K7 f+ _; v3 n% Z( r02-1-2初识机器学习.mp4
. L4 D% q" E0 f% \/ q6 f02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
1 O" B! {+ Y3 p) n1 D) N& R02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
. _- O" a/ X. D8 B" B% r02-4-2-4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

% {  Z* A" q' B% X03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
% {5 J  ]" n. B4 O. N+ p( s' j03-1-3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
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
! C, k2 |& t1 {1 v03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
8 Y7 x" `) f' I9 @! p8 x7 V03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
6 `0 Y* E# K( r. B6 @5 {2 R03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
7 v# n5 a; C0 K) n03-6-3-6Numpy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
: \1 K& Z+ I4 P4 _% D/ j8 a03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

8 E9 _" w9 M# r3 x2 `* Y$ I$ A04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
) Y, W& ]( z, m7 S; Z' m$ K# ?( e9 k+ A04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
& |; T8 ]+ G( l4 J% S04-5-4-5模型评价.mp4
- g5 o. P% ~6 ^- P3 G% w04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
8 t" O' [' j9 [; L3 |: Y04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
# @: a& j% F3 s7 N# M04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
" ~$ N$ Z6 J; \% h( l$ b; t
3 B% C* Z/ q6 t+ B1 Y05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
% w4 p. B, n* F, S; A05-11-5-11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
1 ^, }6 e% X5 q% k  J; a$ z05-3-5-3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
1 ^8 R# M/ M! ~; ?
〖下载地址〗
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