机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
0 M$ f) K6 H: w2 U1 p$ n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。
" A' T9 q; _/ Y% B〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
8 N- z& b" I, N
0 N- _4 X- `* D, H" C2 f2 X! k02-1-2-1本章总览.mp4
/ A4 C" f' {% z# R6 P02-1-2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
3 a8 Y/ K; j, S02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
; ?' S0 `  F: H/ f02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
' V: h/ S- h  {& Q, ~02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
( W4 l2 \1 t0 N6 T# h! c9 Y2 A7 J
6 O% A' t  Z  ~/ H- u  E03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
$ M+ \- t$ s3 L! i" N7 R03-1-3课程使用的技术栈.mp4
' G/ {1 a2 K7 G; C* t03-10-3-10Numpy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
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
* y. D, m1 g& ~9 f' o1 b03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
1 `, ^0 R6 G2 \) u7 s* h03-6-3-6Numpy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
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

3 j0 a3 M9 z; e8 ^* F, d' A5 n04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
! X" T% t( a' l" R% K2 Y' [04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
; R3 Z# L) e, q8 t9 X, s& G* u1 `04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
3 x, L5 u8 r7 s9 I" O1 C/ B* R$ A04-7-4-7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
! D. D8 m( J0 K
8 K: T. ^. d6 r2 U8 E8 c05-1-5-1本章总览.mp4
: G6 U& E- U: A$ S+ L, X05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
7 Q0 I1 T& |1 H8 {$ u05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
8 G7 w1 ~" M' {# z+ Z8 E, \05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
! F' ]& f+ a  x9 o; y2 {5 j9 o$ u05-3-5-3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

9 Q0 x% ?8 K3 X! x〖下载地址〗
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