机器学习必修课：经典算法与Python实战

2 c6 r; o2 R" w4 e2 Y〖课程介绍〗
; p# I  e" |/ h- b7 Y8 T6 U, ~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〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

* P; Y3 m4 x4 L02-1-2-1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
$ C* z/ |4 v# l02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
$ _2 A: U- I9 y: h6 M; ?( V6 H02-4-2-4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
/ _2 e, w, N  e- s) F/ `0 n
, S  I! A. J# a; y1 {% L03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
6 @* n: j, d' j' J) c8 k0 x03-1-3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
03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
& X( M% F, N. }" ^  ^6 x03-13-3-13Numpy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
5 _7 L9 `+ |9 Y9 y03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
  f8 E  q% g, g* }: p03-3-3-3Anaconda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
8 J8 g; }5 m9 Y" m7 i8 }: q! r% [( u03-6-3-6Numpy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
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
. T6 ~+ O4 A1 i' S  ^& i
/ m! t; W) o, R04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
, w! ^1 M; `! Z; f+ ]/ _% b04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
$ @1 `' M" j0 M) P3 d8 W" ?04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
8 c& d7 ^; ?5 J/ S, ?- g) L04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
. C1 O+ j; w: \) k' y04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
" b" }( H3 x- a4 M/ b04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
3 ]# e$ c( x$ q& G6 f$ z
; z: z0 l$ h) i9 ~8 Y% s1 s& }3 r05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
4 o) g9 A/ u' N) h6 W: Y9 `05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
5 J$ @8 k5 j8 a: P* Z05-2-5-2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
5 F/ Z0 I0 _, l+ T0 w9 j$ @1 u05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
8 V  b& o* n* I9 B! {% c
2 j  q' k  c1 j2 ^1 c2 I〖下载地址〗

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