机器学习必修课：经典算法与Python实战

# \( @& m1 C- X, f7 _5 F9 O0 K〖课程介绍〗
5 G1 s) [8 f' K) T9 S7 ^6 Q8 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。
$ P; T& X8 o5 ]- E〖课程目录〗
" r; S2 O8 G9 a, d! H) X1 w01-1-1课程内容和理念.mp4

, |0 O6 J9 O: y$ A( M; t" f02-1-2-1本章总览.mp4
+ u  G- j  f: ~, e9 X02-1-2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
9 Y. Y4 |5 X% T% F02-3-2-3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
/ {9 \$ p& t# J: N+ X5 k02-5-2-5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
" X" z; O  ?  K! c- H" Y5 y03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
* W( C$ N' V1 T: N03-11-3-11Numpy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
, M* C& r6 D: l" }2 i& K) u' M03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
' G3 K& K" z/ }1 u. I. v7 }; A03-14-3-14Matplotlib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
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
+ L5 p& `! g( T: U& C! [03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
7 p: g! S) z# e8 G8 K- _* A
  l/ A: w  i( ~  Q04-1-4-1本章总览.mp4
# O3 o1 f8 L2 t* @0 w04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN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
* }( N) t2 t0 Y6 l! y04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
3 d' X( C/ n/ D1 a  `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

, X% s- `1 `# C' g8 v* M! H% w05-1-5-1本章总览.mp4
) r* L" q9 h- P05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
) A& P  ?# l6 g( g# m: t8 g05-11-5-11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
+ v8 L" V6 Y9 q0 K$ C05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
  ~2 k" u  j) q/ o+ d! |* v
〖下载地址〗
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