机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
$ ?( `. E  \, H" W' B* R. t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。
" c3 Z2 X3 ~- k〖课程目录〗
; }! B& r; c/ u* g! a: ~# {) S01-1-1课程内容和理念.mp4
1 ~5 \* I& t5 J% U. V0 ?# V
02-1-2-1本章总览.mp4
. V" o6 }1 w, U' C  }$ d+ X02-1-2初识机器学习.mp4
/ o6 Y+ v6 ?. @% u02-2-2-2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
03-1-3课程使用的技术栈.mp4
2 u% b2 j0 U3 b( I03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
: Z  Y5 v0 ~$ [6 m& Z' H; k$ u1 |7 ?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
2 M& G9 @2 e/ w; y0 S$ H/ a7 g% ?" A03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
: V: l# k6 `7 W03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
  ?% H/ n. o6 v( A3 `- B; A$ R03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
1 T8 I- Z* [$ B1 g) N: z03-4-3-4JupyterNotebook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
03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
( L' D: p6 f4 ]/ A* x. T# ]03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
0 Y4 Z. y* z, \2 l" s) @' n! q
# o- C" H- u' E& N( V  a) z3 Y04-1-4-1本章总览.mp4
- B- \) P+ \" Q04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
9 |6 q9 E/ H4 D/ H+ C) c3 X04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
! r4 p) ?$ x& u- |" x04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
7 E1 [5 ^! h, c04-6-4-6超参数.mp4
: l/ j8 m. s8 P4 m* T' \04-7-4-7特征归一化.mp4
/ E, `; L5 Q- ^04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
! J( f7 X7 t* h5 h9 a8 X; C04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

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
05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
: b3 L$ H$ w0 J/ q- A05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
; A/ F$ [1 [# k- L4 Q05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
4 x) }1 r4 @2 S; U. C* u9 B8 t05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
( ]  G3 V$ Z) B8 W
〖下载地址〗

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