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。
/ L% |2 Y4 t' y; Z4 e! m. |7 \/ |〖课程目录〗
) W5 U' L0 m8 f# P& p" e: K2 g01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
: `" d% ]8 m# 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
- [; T( P6 B9 j7 ]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
2 _0 b% U! ~4 i2 X/ P02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
% o$ Q7 i8 e5 W
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
; ^5 D- U- I! z  T! O03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
$ C& N$ p6 `& N03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
: k1 k0 g5 m, n6 z) S* h/ ~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
3 {- |% P- C0 D) T0 H1 z03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
/ K/ i9 K& x5 J- @) o; v3 L8 A03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
3 Y8 t& e; V  R$ Y1 \6 D; D03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
" u% W3 Q6 d% ?' A/ g- ~03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
/ V& q: Z" B' A3 n  I/ X; b# Y) t03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
; ?' ?+ \) H$ z; ?9 o8 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
! x2 \1 @% C/ s/ P3 J5 y03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

/ C1 e+ Y; F2 ^+ M8 G04-1-4-1本章总览.mp4
/ N, v4 t; A2 ]04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
- p, h1 @, b. {& H" W! s( w/ v04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
6 e& ]4 j' z8 j% Z# f* N04-4-4-4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
5 ]# ]8 t4 J% ~( h7 q( `9 E04-7-4-7特征归一化.mp4
" P5 N9 T2 K; }1 b04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

( s- h3 y* \1 W05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
2 Q! O+ O! U- C8 K0 F" 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
( g4 S" N8 y. ^- o05-3-5-3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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2 ?; r; L  W9 d6 X* s+ O. }5 ?5 T; t% y〖下载地址〗
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