机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
4 k* M$ e0 S4 V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。
, M5 J, z- g+ Y: d+ i〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
4 X% K- p9 J: H# O
02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2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
+ t6 e# Q6 s8 j6 M8 @; M* p* \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
1 Q. N+ X) e+ a02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
; a# h% ]) Z4 W, c
2 t0 O/ k6 ]7 J6 v4 Y3 g, Z' I  L03-1-3-1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
1 ~  J4 H+ x3 v' l, V. T& z03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
6 d* e$ U. l/ E03-12-3-12Numpy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
! ~' L* |/ @  f0 [5 \! f03-14-3-14Matplotlib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
/ g" [% y) k7 I. E03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
+ H+ [/ r9 s1 h" U5 x4 P% \03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
! ]9 c5 h) p2 ?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
( ?8 n6 n( Q% v03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

! \5 u5 G6 o; E; v5 d04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
' `* @5 n! n: [5 o' @04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
1 F: j3 @" A% N" x7 L04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
9 p, ^/ G+ u- k04-5-4-5模型评价.mp4
, w( {: i" l6 `0 S2 L04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
, m& u: F+ \$ e% u. V' |04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
4 h$ s: Q% l1 d1 Q! ^- r1 ~/ C04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

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
% I  [9 p& r& F1 j9 w8 \$ c05-11-5-11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
2 \8 U6 p4 F) A) ~7 [, s05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
1 V& I0 o% j/ R2 j' F7 j
〖下载地址〗
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