机器学习必修课：经典算法与Python实战

% B# Y5 A4 }7 l. z& R' @〖课程介绍〗
9 K* D% H5 V& `5 _/ Z# M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。
4 Q$ {2 i, B" |〖课程目录〗
) B% a4 m1 Z1 s01-1-1课程内容和理念.mp4
8 `# N  ?# ]4 c$ c  V) v1 M& f" `5 s
02-1-2-1本章总览.mp4
6 `4 y  \7 w$ l. \! H( W2 v8 \3 ]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
) r9 q* w0 h( l: b02-3-2-3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
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
% v2 g( o" f$ x
1 t% E: l: m& }& s* r" E03-1-3-1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
1 i1 D9 E3 {8 V, r% Q03-10-3-10Numpy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
03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
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
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
7 `0 p: G; ?2 s% H/ T' F4 ^7 c03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
% y9 [# _4 |" N8 `03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
1 L5 H+ z. @# ?4 B+ k03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
3 [1 S! w1 i: I+ {- y03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
7 V6 a7 s$ {3 a4 R: t* b$ [
04-1-4-1本章总览.mp4
  A7 V2 V0 h  W$ O04-2-4-2KNN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
/ @) c. }$ T1 D6 K  P/ E# q- k04-6-4-6超参数.mp4
' f: s8 n# M: N* m# t04-7-4-7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
" ]9 D9 P+ A' q% G: m3 V
  v; m% \7 s) M3 D) C+ l4 \05-1-5-1本章总览.mp4
- C& x+ B* O& U9 n, d7 h( K1 _. R: Y05-10-5-10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
$ F9 X( I+ ]- v. Y& K  }' @05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
  N0 \& Z- d8 N# C05-3-5-3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
" V/ ~( E8 f* p; Q: [
〖下载地址〗
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