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。
, y+ R  D! X9 \$ ^% l8 ~〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
, x7 A# _. ^1 T7 H02-1-2初识机器学习.mp4
9 R  s1 F7 b( ^& V, R' j, k  r' |02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
* K2 r; e" A* F& ]# D# x) {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

4 s- c" T4 m2 u& }" r03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
6 i& y' j/ t2 M! |* q, z3 _03-1-3课程使用的技术栈.mp4
& @: i& u, Z5 d! u" L) ~03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
2 X5 G1 }; g$ \3 a! j; x03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
* m; u# G* w; Z1 s3 x  P9 f5 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
# ?. M1 F/ C- b% F2 Z7 N/ x03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
$ u( t. X# Q" d. S% i# D03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
* V0 K7 t. |* x03-3-3-3Anaconda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
, A1 w- o6 r) s* A. G, g. d( U# T03-6-3-6Numpy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
9 h: m9 y  S1 O5 s% F03-8-3-8Numpy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

; R7 @$ B4 ~$ n' Y! L# O2 F04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
5 P, G1 x" j+ y! W) }04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
3 h" k% s% n( e! E( S5 n8 n) q04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
% X4 c; r  N8 }1 L, J, [; _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

05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
& j1 [; w" H" a2 o$ t- `! d( |05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
* I7 z, _1 T* a05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
# g/ Z" J/ a" w: ^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

〖下载地址〗

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