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。
〖课程目录〗
4 p& X7 a, p9 K$ s4 g01-1-1课程内容和理念.mp4

" ~; [: s/ `% v, P: B5 w- D02-1-2-1本章总览.mp4
# r% L. }3 A# X) s: P02-1-2初识机器学习.mp4
6 N# ]+ |6 c1 S+ C( _% K02-2-2-2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

6 @3 P1 o! O5 ~. o+ S5 ~. G2 X03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
2 m# C* @/ n* q9 ]03-1-3课程使用的技术栈.mp4
5 b6 k  R4 D) m* E' z03-10-3-10Numpy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
; a# s$ D% O8 \6 c# e/ \& g  }! }9 ]03-12-3-12Numpy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
* B0 {/ G/ j; G! s. H) L03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
/ @7 |& r6 r5 `  @03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
3 p8 d! n' g& t8 k9 t3 @7 g3 c03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
; g+ \! p, \2 G% t. [  J3 C. V& b03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
( M* a, b1 ]# h4 g) f03-7-3-7Numpy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
1 J# \% j, s) Q+ j( Y! b03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
& z9 J/ r  }5 i" p9 z
04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
5 u, W: T: Y, e' X. y4 L% u04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
7 N) T6 f( Z" Y% f$ l: J0 E$ U04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
9 e; @" r: R2 W3 B$ f/ w04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
. y$ p/ G: J9 N7 Y8 C) l04-7-4-7特征归一化.mp4
( D% N6 v3 C1 s04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
6 k3 q$ p. i" j: V0 L1 D$ n
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
8 b- k0 s2 W; m4 `; F2 L05-11-5-11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
% `8 |  }3 w. m" G05-3-5-3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
+ o3 I# P" \& ?; ^
8 h2 Q) G! E; \  z5 b7 Z〖下载地址〗

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