机器学习必修课：经典算法与Python实战

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2 D) J2 O; t6 b1 }〖课程介绍〗
. V, j* p! \! _9 H$ D4 h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〗
4 A/ M9 A& Y! {1 |! t( {01-1-1课程内容和理念.mp4
# C7 s+ h% M! p- C
0 H: I3 R, m# t7 M7 O/ u) O02-1-2-1本章总览.mp4
0 S1 h* ~6 y) i) B02-1-2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
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
# D: d6 D( |5 i, @02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
- ?2 \0 m2 f, O* Z
$ A. h' g8 V; b03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
, U- K* H7 ?, T. 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
' U! O# _; E9 X03-11-3-11Numpy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
2 t1 _4 T% v( A. Z$ @% _- U+ M  I03-14-3-14Matplotlib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
! K+ X8 |8 s" b/ p" ^03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
  N) Y# l" [( ]. r2 I- d03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
. I4 S3 [* D  K8 K: l  \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
# Z% c# C; |: C' Q. G5 u03-8-3-8Numpy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

04-1-4-1本章总览.mp4
2 D; y! d0 ]- C. z04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
  T. ]$ p" x9 j9 u04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
" J# X0 q: T8 f, Z04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
* O; f3 L/ a' U( ~$ W04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
+ V! N; F; P( W7 L04-7-4-7特征归一化.mp4
6 }# {; p0 Q& K04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
9 T' Q. t$ E% p& F& |% g- x
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
05-2-5-2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
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
+ ?: q1 A0 Y' n2 c3 u  o$ c
〖下载地址〗
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