机器学习必修课：经典算法与Python实战

) i% A# A' T6 I6 q7 b+ H〖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。
. o' }' M0 {' o〖课程目录〗
* u4 N- S' b4 f; Y01-1-1课程内容和理念.mp4
" N* }4 T: M. s8 {
$ J" ]4 `) j2 s: j. q2 h$ L( Z( `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
# d# [+ \2 z. v- R. _7 a9 Y  Y0 L02-3-2-3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
% g9 r# f+ ?3 e4 k% [02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

7 @9 r( F: A5 t1 n6 f4 d( B. ?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
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
# I  u  d' b  W: p6 U. E3 ^03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
5 c" ?2 Y+ \: Z5 D7 {7 x03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
+ E2 T0 `0 K  F1 ?% X03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
: n/ R* A8 \: @/ C03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
8 B2 A4 _: |) W9 ]2 a4 j03-4-3-4JupyterNotebook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
) |  h7 k' T3 g( H' q; g5 S2 `& H4 B03-7-3-7Numpy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
% T8 ~9 p/ v$ o
04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
) C! w' u; c3 S' Q04-3-4-3KNN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
/ D& n, F( b( V* h  K04-5-4-5模型评价.mp4
3 P- \9 H3 ~5 ?! d! f04-6-4-6超参数.mp4
6 E% [" d2 n3 s4 y+ L  X04-7-4-7特征归一化.mp4
% z6 v! z' U4 ]0 ~8 I* W: g; T04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
; u8 l7 B4 ^/ T3 O9 ]2 u04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

) P" e3 i4 e/ O05-1-5-1本章总览.mp4
; Q4 L: _( ^7 \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
: f, R( o! \( p# s- q4 r05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
" _: }) ^9 @) ?$ X05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
% v0 Q" ~" r  l! R05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
* W. x  W; Q' N/ g3 W
  W" ]9 h* v/ v7 G〖下载地址〗
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