机器学习必修课：经典算法与Python实战

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2 b- p/ R  R7 u' s2 ]〖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。
, u& t+ M, E: |& D3 C7 u* P: D0 O. C〖课程目录〗
4 [+ K8 ]$ S8 W' X& m8 K  V2 L  a01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
0 M# w# Z2 |( I$ Z; l02-1-2初识机器学习.mp4
. o# E% C/ u" H; |02-2-2-2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
- J9 W9 z- L8 g) w' \5 p, J! B/ t. y02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
7 s9 N/ K. W' ]8 k2 |* W: Q% \4 l02-5-2-5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
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
% M! `- z" H! x9 R03-12-3-12Numpy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
" L; N! N4 E5 }03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
5 ?' N$ W2 @' L/ q: _% O# [3 `03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
$ ~  Q9 H! G# L3 j4 P03-3-3-3Anaconda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
% L9 ?: r5 b+ r1 u/ m03-6-3-6Numpy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
03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
0 |: j4 T# I( R03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
+ M( _: T6 }3 e2 `6 s
04-1-4-1本章总览.mp4
, N6 j3 A" p7 u04-2-4-2KNN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
. Q- m  A# R7 i% Q04-5-4-5模型评价.mp4
7 p4 o! o& k1 K/ x5 K7 d1 A04-6-4-6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
+ N. ]3 V5 c! \9 ^' v04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

1 P' Z( N* w2 F: p, l( g& b& |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
9 a2 F; e! `* N9 |! m* z8 I1 x05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
1 v4 t. g' m) R$ H05-2-5-2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

# u2 ?3 p% M8 d5 Q- n' h〖下载地址〗
1 q1 ^( K+ i: s, ?) ?7 \. |8 A

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