机器学习必修课：经典算法与Python实战

6 j* S5 }* q! K5 P5 A〖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。
〖课程目录〗
" S4 K. J% \( f* C2 @9 r* m01-1-1课程内容和理念.mp4

+ {/ y- N' C% O) e02-1-2-1本章总览.mp4
$ b" J# F) h- G$ R% F- N& C02-1-2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
3 @% R4 H; }) l  e# `$ G" }5 q02-3-2-3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
4 i* r: h! H8 v4 j02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
2 |( E1 i1 A6 X0 N
6 s. P. q- P6 J, z2 A03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
% t. C* L2 A1 B03-1-3课程使用的技术栈.mp4
- @7 e4 D- K1 G1 s4 y& h3 [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
+ w" X. ]6 c& R$ s: e( F03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
, n) Y( Y7 H# |6 w03-13-3-13Numpy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
- P' A5 P* q* t( m* z. R9 e; a& @0 d03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
* `) h% t2 B6 Y0 P03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
9 r2 X7 |, J2 w7 Q5 W" H03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
# E5 U3 A* x6 j4 D$ N03-7-3-7Numpy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

* G8 j; }, k# ?5 V' c' X) v: Q04-1-4-1本章总览.mp4
: T: i1 c  N9 `) N# J, ~04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
% D4 @. V" N: J7 j0 O04-3-4-3KNN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
5 y- p; @) a2 [$ T04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
; [. Y0 F$ _1 t9 D3 y% H# d) s04-7-4-7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
, [' a( C  `8 _  f4 f/ c/ @  p
05-1-5-1本章总览.mp4
! ~$ g2 s1 {& d05-10-5-10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
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
1 z' H8 R! Z. |: ~8 h) ^
〖下载地址〗

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