机器学习必修课：经典算法与Python实战

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) y8 w1 F+ P# e8 |- O〖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。
1 ?0 v) C8 e4 {% M2 U, E  Z( {〖课程目录〗
. E+ v! M5 l: D8 \* {01-1-1课程内容和理念.mp4

  O0 x# E" Q* ^& X. z7 J, I02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
. Q) k: ?* r; K- R02-2-2-2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
: k0 i" h- i7 o02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
0 s+ v( o0 s  v6 v6 x$ w" H02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

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
) @" ]$ U" P7 P+ I5 H! G" q0 l03-10-3-10Numpy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
1 i7 u6 ]9 Y+ B. l! f: j03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
* f5 D. k; R+ x  b' N- b) V/ u; R% A03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
  M" Y, l" h7 L( N03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
/ z$ Q- [" f; @03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
: f$ f6 S+ _' R# R; H03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
- a3 V  i0 E: |- p1 \03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
% s- s$ ]' g, x$ c6 s, R% j03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
" \+ s: ]7 q+ c: o03-7-3-7Numpy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

04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
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
8 J1 R& |" r/ h4 D4 b. u9 |$ _& ~3 X4 S04-6-4-6超参数.mp4
( r) Z1 D1 L) M# m7 |- a- s- Y04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
( [2 @6 k) j$ X' ~. |04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
: ^5 \" v. B/ d0 m. Q4 m1 r
05-1-5-1本章总览.mp4
: U; a" e, m# l05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
: B; a2 r7 U/ l  j% q05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
' c( `  \; M- Y05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
, E! V0 c6 h) H% X) D05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
: U; |- C5 \0 E5 A05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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〖下载地址〗
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