机器学习必修课：经典算法与Python实战

! n* T4 ]3 `" A, Y% Q# s〖课程介绍〗
/ `9 ?8 E6 t& D) H9 m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〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
2 d+ C1 F! ?- m! `7 U+ |" Z
02-1-2-1本章总览.mp4
- n5 n4 t; g; }8 }  L/ ]+ M* t6 c02-1-2初识机器学习.mp4
6 u) s1 h' _  |" Y1 m/ W" N02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
6 |! z' j3 e: o, a5 d02-3-2-3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
9 r# b4 ?7 \" N3 w, n+ ^: @. @02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

) w, E/ r0 k$ u) y$ b03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
; h, Z4 Y1 A; {( `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
3 o% @5 q7 H  w. @03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
9 U# R3 [* y: @1 v. L9 [* T0 q03-12-3-12Numpy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
, \" ]0 v7 u  w' j+ M; p9 ]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" I- @/ y8 H) O03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
: C. K! `' H$ k9 G; ]% X03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
* a* C2 ^. |& L( D, Z) D03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
, Q& [" h) {: J. W03-6-3-6Numpy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
: }- ^# H( [+ G. J, H1 s03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
3 W7 @" L: \. q/ M" o03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1本章总览.mp4
3 N8 ~) Y% ?) c9 k04-2-4-2KNN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
04-6-4-6超参数.mp4
" @0 k0 w3 [1 }04-7-4-7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

/ j: A' N2 N" t& j" \05-1-5-1本章总览.mp4
# ]+ ]6 K/ K7 b( G( ~. f05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
" ^2 r8 a: {4 a: k3 D05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
5 A& R* O) X3 ^0 v4 k05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
$ L  @. k% l* o05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
9 s2 ^* l: W4 O3 _2 w+ u" x. V8 p05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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〖下载地址〗
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