机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
) q' T/ Q. ?3 l9 O$ y0 r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- e/ e; c" D/ a0 Y) j# E: J3 N〖课程目录〗
& u) \; z. R. O* B% l% v5 O4 r01-1-1课程内容和理念.mp4

( J! f. z7 q) J% K0 d02-1-2-1本章总览.mp4
# t7 E) X2 r1 N& p; C02-1-2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
- W8 A% d  Q  ]- }( V  \& y6 K02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
6 s& {6 Q/ o* m. }9 _5 z02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
$ b9 j& ~' U$ L5 C/ N
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
3 Y) X2 C+ N7 e! O$ w! H1 q03-1-3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
- ?2 x: U: \4 E! f$ Y# H+ m8 W03-12-3-12Numpy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
9 j1 O$ y4 g# u1 ?  r: v- @03-14-3-14Matplotlib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
  R) h# b; l. K5 U( Q03-4-3-4JupyterNotebook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
  m* x& C* j" o9 l3 P6 y03-7-3-7Numpy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
2 _* H( n; i, H: B! [: _+ m5 |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
& v  \) z; i5 h4 g. b- p; {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
6 n* P" h* r4 N; Z- G04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
( Q' K5 L/ b) X* ^3 i) N, s& Y04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
( X: T( U0 _0 w04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
" \6 E% M9 x/ M# d1 {
+ V0 w2 E1 K! s% }% M05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
( X' v2 r$ m. m7 @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
$ @) Q: t" \4 U* N05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
" [' l9 W5 i! P: A& L05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

% z6 S* C$ v  Z〖下载地址〗
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