机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖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。
6 C. s$ A& \7 K. T. E& f( O〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
+ {0 g3 j/ a7 }4 U02-1-2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
1 x- w3 N2 B5 |9 H$ X02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
( e, X" g5 A7 h! B/ h& a* N02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
* T! [$ @4 A5 p% ]9 o02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
, u% R$ B. L8 k6 Z! B6 u
4 i2 {/ v8 V8 _/ `$ v& N( C8 N03-1-3-1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
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 C8 O" g5 ^0 M03-12-3-12Numpy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
) H+ {, i: O9 _03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
) W6 E1 X8 W' O) B  O8 m2 j* i9 e; W03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
( r9 G& L' y8 p* ~% F! ~, S03-4-3-4JupyterNotebook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
' C& p  _" C: a03-7-3-7Numpy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

! r9 r+ S' A8 i( D4 \& f' ?8 o. F04-1-4-1本章总览.mp4
1 s; @9 S1 G( m' {, q; c; Y04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
% l' L: i4 N) ]& p5 ^$ T9 I04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
/ i. N9 ?3 X5 ^2 L' Y! u/ _: L04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
# H2 [8 p4 e0 Y04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
: N. q# A2 T! ~( \* g4 s) [04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
: O* S+ b. {2 f
05-1-5-1本章总览.mp4
# @! e9 h: A7 I05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
1 W# `0 L- x" E# [' L. r& Q05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
" X9 c- Q' v4 h7 m6 R! F' X. i05-2-5-2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
/ ~0 d2 F; D6 ]& ^05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
- o" k$ {! n& }6 {+ j% h' g' W! E& m
〖下载地址〗
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