机器学习必修课：经典算法与Python实战

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3 Q' W# ]) X  L* S# Q〖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〗
% Z* n" [+ |' C/ g01-1-1课程内容和理念.mp4

" K3 Q! i  \: F$ z7 L: y02-1-2-1本章总览.mp4
8 r6 y0 G/ i1 q- {02-1-2初识机器学习.mp4
  Y0 d. e. O) n4 z% H! r02-2-2-2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
02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
. E- `: K! c. h02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

9 J" H& h" N, O! O& v$ d03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
' j4 W2 a9 G1 n! t8 c2 C  d2 Z; ^4 |03-1-3课程使用的技术栈.mp4
$ `' u4 v/ T7 T, ~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
03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
! R$ S6 M6 s0 p: w+ A. f$ P( w03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
# c+ r$ A5 u9 W6 D8 \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
. S$ c' Y6 k7 K5 N6 z* n03-4-3-4JupyterNotebook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
6 O; o" Q& [, }& j03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
! d" T; c/ q& x8 d/ U( b. t0 s' c03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
$ E2 T- ^$ B8 H03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

4 u% D4 A" Z2 `4 K6 J4 B% i04-1-4-1本章总览.mp4
# _: v* d' E3 j04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
: E6 P' G2 ?5 Q) C  G7 m/ [+ R04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
) i; g. |  k0 e& X4 J04-4-4-4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
/ A" W) q- [: M4 W! q$ b0 |04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
* s6 c1 T6 G* Y5 \: I* ^6 R% m) q04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
$ S  S$ Y; w8 S+ Y( v
& T+ |# p" r- e4 m0 h05-1-5-1本章总览.mp4
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
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
% g1 q+ |) f) o% v9 ~/ e, I5 I- r05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
7 }5 w2 }  f! q05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
* d0 |" K! K/ Y5 u& E# N; T
  I7 V& q4 a. e1 s/ u〖下载地址〗
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