机器学习必修课：经典算法与Python实战

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5 H+ j. i5 e7 v& {〖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。
$ M  y& r6 S3 E9 }( T〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
2 S- B; e- u" I3 H& K
02-1-2-1本章总览.mp4
' q1 X, g9 e& W& _1 K9 {02-1-2初识机器学习.mp4
4 Z; o% A# v; }9 d/ h+ N6 G# d02-2-2-2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
8 v; k, d2 O  G  _02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
/ b  F+ _; M" T) j/ S& N# X; I9 d02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

, I4 k1 v2 r9 U  Y9 u03-1-3-1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
/ S( Z2 L% T  _2 b- w- d03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
9 B9 o) C) n* x( ^  Z! u03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
' ?5 i' M! L- [! y1 J0 u03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
# f. v( d; d/ d, f! I  c03-14-3-14Matplotlib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
) m" n1 t  D% y4 {03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
" \4 Y& O6 M- S' w4 F03-6-3-6Numpy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
& C; O# y* [4 v' H3 m; ]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
5 d/ s& M/ T6 E$ Z  m
04-1-4-1本章总览.mp4
% h# Y$ q# g6 w04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
# j6 s$ i( b0 w5 X1 y5 Y04-3-4-3KNN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
04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
  |6 d8 \! i! }: G# y7 b04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
# M( S' E' Y7 t- l2 l# J  x. C04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
. \; [8 L. h9 o/ z! Z9 O5 F
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
* [# ]2 o" d7 D/ C05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
9 Z9 _# H' M2 z2 N: r05-2-5-2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
, s- @( f7 @$ l5 |' z, G05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

+ ]7 j5 e7 R# c+ {! P〖下载地址〗

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