机器学习必修课：经典算法与Python实战

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) ^  P/ w1 i) ~2 ?〖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。
: K. D7 {! o9 L8 Y! [〖课程目录〗
. @# r2 C! @4 U, O1 N6 W01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
; K9 i& v$ Y2 ]$ L( C7 ~, o02-2-2-2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
7 ~$ c: R- k! \7 c( D/ }. t6 n* J: O02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
0 T4 L, f) C1 e& V( W% j, g% C
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
: ]. d% L$ w9 q+ x03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
7 T' f& ]$ v$ g: q+ E03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
# D  Y  w* U! E, {9 B03-12-3-12Numpy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
/ G1 h4 t$ o8 @3 E' o1 h8 Y- r  X; S0 T03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
  ?( |  h% a" f' N03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
8 w  T* U) L+ s$ `0 ]03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
7 Z2 H+ e7 t7 K1 V5 I6 J" I% h03-4-3-4JupyterNotebook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
: U$ a) K; t7 f; r03-7-3-7Numpy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
# m3 `: s0 Z! T+ A2 j- J: y9 g
04-1-4-1本章总览.mp4
. W' ]* d. M. g: L. c: K04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
5 ~3 ]+ T4 C) n2 U04-3-4-3KNN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
3 Q% u: L  e! z( ?04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
+ S" f! D1 }) a$ N04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
; ]. S; ?2 ^7 ~" @4 H0 l4 T04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
2 y# ?7 s3 ]4 Q
" z& o( L3 w+ t1 d2 s, f05-1-5-1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
: z; W% X; E# D05-3-5-3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
4 m. |  J  A9 j0 i8 |
! j/ e, n& N) Z8 Q# i〖下载地址〗

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