机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖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。
7 G/ p$ I/ F8 m6 G# V〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
+ b; v% _; M/ L  A5 V
02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
0 y  z# k7 D2 U3 r8 U  @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
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
% W! n- f9 r4 W* Y) X, K, j
7 r1 E* |& _' ^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
03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
) v0 V) I  ]% _! H03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
* h  A9 V- ~2 d% w# y( ?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
$ m0 S$ i$ D$ A* u: D- C/ j03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
8 q9 r2 A' D) M+ f1 M/ J. v. C03-5-3-5JupyterNotebook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
. G  o. [5 z$ n+ d& {8 X7 l& N03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
: Q- F3 p6 {; Y8 }( E& G( f03-8-3-8Numpy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

9 ^; a1 G4 }/ ?+ p8 L! @$ G$ r04-1-4-1本章总览.mp4
" I- j- X% t. j% j  {, Z04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
4 w9 ?6 c: T$ Y' g2 N9 T04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
1 `/ s4 h' P1 M04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
/ f9 x9 U; B, U04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
; R8 {, R! A; Q- \, I* N- m. L04-7-4-7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
9 \" Z9 {0 X+ K4 I9 A! w
% V7 g  V6 U5 B4 i) H$ e" Q9 d( q5 `05-1-5-1本章总览.mp4
. X/ H0 j# D2 S% m# Y1 \6 s05-10-5-10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
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1 b& z9 e0 t& L- d$ c% o〖下载地址〗

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