机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖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。
! m) F) Z% S2 }, f〖课程目录〗
; x+ P4 n! T/ H9 a01-1-1课程内容和理念.mp4
; p/ ?" z: W! O) {2 {0 l
, ~% c: J# |1 _! ?( H02-1-2-1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
' k. ~+ J; D9 Q' u: T6 d9 i02-4-2-4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
/ d4 n5 e( w7 m, I
1 d& g/ d& M/ X) l03-1-3-1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
6 q$ ~. a* z2 f6 s- t) N03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
; ?, ]; t3 F/ Z4 `, f& Y03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
6 I5 R, |3 g' X& G" J" ~( }, \3 R03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
4 I7 D# _2 @1 U- G) \. M03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
5 `" q) J  A) f6 L+ f" V8 r03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
* a* |" q# I7 Y- P% B( e03-3-3-3Anaconda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
03-6-3-6Numpy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  p2 K. w* _  g6 A03-8-3-8Numpy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
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( l9 B9 D+ G9 T& E, Z3 c8 }5 E$ _+ H04-1-4-1本章总览.mp4
' X3 `2 _! |/ {8 f04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
+ r9 u9 I6 B5 \' @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
/ u6 C6 R3 R" d. c% o8 n' n04-6-4-6超参数.mp4
1 L$ x4 A7 n0 v3 ~8 [5 Z04-7-4-7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
7 x  |# b5 U1 T' n4 |. z) h05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
  V2 B" m, S. [- s05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
5 }$ b  [  N% R. u: s7 }8 w05-3-5-3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
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6 |6 N$ J1 b+ P- v〖下载地址〗
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