机器学习必修课：经典算法与Python实战

* s& g# I6 q/ m. K. D
: E. k! c  E, W5 t- p% ?6 ~〖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。
% F- D' u- L4 S6 p4 q〖课程目录〗
) Z+ p& Z1 V& K) e01-1-1课程内容和理念.mp4

: f9 a7 B+ Z4 @; ^- j& K02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
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
* G2 H6 A, C; N: G02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
# U- c: b) P! I: w02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
$ t  Z2 I; N1 Y/ T; {: C4 @
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
$ h+ ^5 D  Y- i- l) r" F* {- m03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
# Y5 \0 U/ r7 S$ m' R/ \03-13-3-13Numpy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
/ L  Q, o+ }7 O2 O03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
9 X! @: ~6 k; ]03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
# ?2 K" r6 l# U3 C3 W- ^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
0 _, B7 O+ E+ b6 i9 B; n03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
0 }( Q& H# [; B1 E8 n! x03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
' Z/ n$ q$ G  U, x& K# r2 [6 o! q* W03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

* H1 X/ t( T- d' _04-1-4-1本章总览.mp4
) l6 a/ c' g+ H6 r( ]2 b0 L# e; n: N04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
) Z5 `5 K3 B6 `, O4 k04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
9 p9 t* C) \8 k, U04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
0 m# t) @$ S9 R+ |) a04-7-4-7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

05-1-5-1本章总览.mp4
, Z0 m/ B" z5 [# F' R05-10-5-10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
9 G, ]! {1 Z% @# m05-2-5-2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

) O9 X7 C- j9 ?+ F- d9 t〖下载地址〗
/ _# E0 S7 h2 ~: k9 T

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