机器学习必修课：经典算法与Python实战

: a# E/ i" T' v3 V- }〖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。
$ N2 f+ \1 ~+ _, b$ L2 B" E〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
( M+ }3 d. k) `9 f02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
  x, {# K8 q; j( ~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
% @; I2 e" b; }9 J. a- K02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
; L" \, i5 V' [) t$ |' M/ Y! P03-1-3课程使用的技术栈.mp4
8 o# m# Q4 h( F" \1 h$ D) z5 Q03-10-3-10Numpy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
( O% L7 L% Z% E; U  w' D$ Y03-12-3-12Numpy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
03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
1 ^6 p+ |2 j' \- [1 e. L1 v. P8 Y& l03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
! q. e) t/ e2 y" j* w03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
" X+ c; w/ @6 z9 f, n. B03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
8 y8 I, ?8 v$ f' H0 c$ i! G) }03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
- t9 ?2 v1 r  u+ L2 E# X3 `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
9 f, x" X) \, J1 a- B# G; U# U03-8-3-8Numpy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

04-1-4-1本章总览.mp4
/ K. K9 _0 b6 c. [+ @$ i7 J04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
4 }: O9 D; s. W) V, g04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
2 k. J* }8 M4 k, a04-5-4-5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
2 o; _: C2 z- {8 Z# `4 Z4 P7 g04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
& W% {) Y2 ?- E8 U. g, M% l% J
( ?# K& s6 G1 S! d05-1-5-1本章总览.mp4
" p  }+ I: Z% L  m% \: _& a, H% X05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
6 w' ]: C/ X9 r' l3 h05-11-5-11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
( C' }8 R; h- I( f' K05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
, f/ W7 k' h9 L: x05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
+ @, c: q6 V. ^! N7 y& x
% ~* K/ E% r# [, u  a/ A/ r3 ~0 E〖下载地址〗

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