机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
6 h2 P, ^, I8 k' o3 Z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。
* ~  e6 V/ J* h4 L6 H〖课程目录〗
01-1-1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
  u0 k8 w; d2 R6 e02-2-2-2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
) H% J2 i" R) E! n02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

% p6 o" Y- [' a* O  F03-1-3-1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
, W* g. [  L, s. u8 V03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
' X+ L" S' F0 B2 S4 n03-12-3-12Numpy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
03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
' W- p3 [9 \& L, r. e/ \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
2 }7 c9 D4 E8 R' G' P  T# X) j
- N- O. m1 O2 m9 n) O' |5 z. N' g+ ^04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
9 j" X: y2 G% [9 R9 a* ]8 l: Y& {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
8 h" V% q/ P' p( {# ?' |( {04-5-4-5模型评价.mp4
4 ?% m% q  R8 E04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
: s( P8 Z8 g& {2 ^# I( P. O  w& g04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1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
$ l. R0 l7 G9 p: h) D$ 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
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
$ K% k2 n: A4 ]# o( I
〖下载地址〗
$ h, [8 @! C- r' B

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