机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖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。
4 t3 U/ C( L4 h, ?( }〖课程目录〗
4 F  W1 }, m; e7 [% |01-1-1课程内容和理念.mp4
' w6 e4 E+ E, B. d; L! O
* L9 N6 j: o% |; T) u$ Z- ?02-1-2-1本章总览.mp4
) _2 E' o6 ?1 E1 O9 z+ K7 v' `02-1-2初识机器学习.mp4
0 i3 G: k5 l5 i: _; `6 \02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
* H: ?- b. {, O( C' S* H$ e02-3-2-3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
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

) l9 t- H, N5 U. ]* S03-1-3-1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
# c! Q* ?3 C) x* V. H: f7 f: e' v+ T03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
1 ^4 ?  A7 h# m5 u8 D03-13-3-13Numpy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
& F3 {0 X9 v# n# i' T" [' u$ Z5 _03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
1 k( X+ u. G! |: B: [03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
+ \: w3 V7 f1 C3 R4 C/ A! ]03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
- X; s! z# q/ C. Q5 p/ b03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
5 h# V0 G. ~# H, v# U7 q03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1本章总览.mp4
8 g& |# `& x; E) g  {) d1 X04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
$ \0 \, c( y2 ?6 {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
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
( F8 w. c7 ~# W2 v  O04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

0 X& Q4 H  u$ G: g$ L0 [- B05-1-5-1本章总览.mp4
/ @9 c$ U( w+ E- V5 o- B05-10-5-10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
" y4 G9 n) A. B1 t9 V, b05-2-5-2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
5 T9 p( _9 Y3 u0 F05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
+ N+ T. W. I  Q9 i
〖下载地址〗
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