机器学习必修课：经典算法与Python实战

. x( p1 F  W! o# g1 k- l2 Z: V〖课程介绍〗
+ o2 N/ \& O, S& B7 ]: b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。
% o: x* {- |# v0 N, H: _) h) j) ^〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
) z& B0 g/ l- y7 X6 j8 P3 u
02-1-2-1本章总览.mp4
9 f( f/ j% z( K) s. r0 z, J02-1-2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
8 d0 i' m6 e, ~, g% K( L02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
: I1 L1 G' o2 K4 P, l! f( E6 O3 j4 V02-4-2-4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

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
( T7 A6 D; d* c6 D/ W* F0 Y7 l9 C03-12-3-12Numpy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
- I9 C; A; }. d! y; R2 v  m03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
( q0 k5 E( \2 S; h' Y+ b3 C03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
, }, z# p$ T: [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
& l3 ^' _$ q% t0 R! N, ?1 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

04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
) E3 [: M. I5 y04-4-4-4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
04-7-4-7特征归一化.mp4
5 T/ V/ Z: `5 Q" d04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
8 J: `& @# e5 d/ _! {% G# y04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
" ]$ ]% ]2 o+ I( D$ n' @
05-1-5-1本章总览.mp4
1 y1 c- }+ p( [1 `" Z/ T* H5 @05-10-5-10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
, z: ~8 f' ~) l8 _& E05-2-5-2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

6 U0 \4 ~, A: U" ^: y〖下载地址〗
" b4 e& b( d. v3 Q  m5 b

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