机器学习必修课：经典算法与Python实战

$ S2 T! @9 `3 S9 L〖课程介绍〗
0 b$ B: z' A. K1 t+ @- B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。
" \& `0 R) }- |* h) p1 Q〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
- k) {: @( H: Y' R+ n
02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
/ i- m& c3 Z' c2 Q1 [; [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
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
8 E9 D- e5 ]3 h# |$ V9 M5 R3 j
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
! d9 n( q! L) S9 e3 [# {+ y$ U2 M! ]03-1-3课程使用的技术栈.mp4
2 }- ^! `- _4 v6 m4 U, J* p% x03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
& _) l# K. b7 U5 R. v4 L2 s03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
) r! L/ ^* t2 ^03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
4 A  N! ]) Y& P% N* h: z# j03-13-3-13Numpy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
0 H" U& o8 R( F+ Y03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
; ~/ t6 S' \3 e( h, ]. t03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
* T6 u2 F/ s. u03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
& A; A4 c% s9 E" F03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
1 N1 U) F; W( `1 r" x9 B% F! e03-7-3-7Numpy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
4 E6 v7 Q9 n- X4 N" x( m8 G/ f
04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
. M0 E! ]7 T& d1 ^% z3 k, S04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
. M: p% n4 J  x# l& R" ], m04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
4 R. }: ?: J( x; x. |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
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
1 l) [1 W6 m4 C5 \  X  y9 [( t
; \3 w/ N" }7 n0 L$ k3 T) Y05-1-5-1本章总览.mp4
. F" P2 m/ s2 X! T0 r05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
) A, |; ?* U  l9 ~( j05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
! T' ?% `; e$ T6 [' h- a6 C' }6 }05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
) Y- K0 y) B* c& y+ H3 s05-3-5-3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

8 G  V+ s1 z! K1 }〖下载地址〗
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