机器学习必修课：经典算法与Python实战

- _  }& ^% B/ a* \〖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。
〖课程目录〗
. u8 P$ b+ h) i  z% }9 T01-1-1课程内容和理念.mp4
7 o/ F* X# U- `; M
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
02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
" T9 L7 p- ]+ v1 m7 J& U3 M" O02-4-2-4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

7 A' f6 f# Y) w03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
% t0 O6 r/ X- _! A03-1-3课程使用的技术栈.mp4
: T# ~6 V5 D5 {) Q, S03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
5 [8 h+ T7 s/ W+ K5 R: `6 ]. s03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
8 z; O; T# p8 Z9 s( ~. M1 Q% |+ r03-12-3-12Numpy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
8 k; e7 ~: L8 Z/ R" w1 F& j/ G03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
! y6 j. e( f% ~$ \0 o03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
/ G) U7 P6 u% b3 Y+ k* o2 U03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
6 }' J! v$ @. M8 _0 r$ [( l0 E6 ~9 e03-4-3-4JupyterNotebook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
8 s% C- ^. ?% ~0 r/ \03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

! e1 b2 Z3 W1 P: U04-1-4-1本章总览.mp4
) w# l9 w8 f6 \( M6 C04-2-4-2KNN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
04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
) B: `! o, n5 C0 x04-7-4-7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

05-1-5-1本章总览.mp4
+ R4 L! m, u* z05-10-5-10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
8 B% I4 V& v9 {( N05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

+ I' K, M; A/ u, o9 c7 ~〖下载地址〗

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