机器学习必修课：经典算法与Python实战

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4 A- A5 J6 }7 [$ |9 F  l〖课程介绍〗
1 w) d+ Q0 }, Y2 c4 q) a3 ^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〗
1 {! b) w2 [* j) T  z$ o8 M( Z01-1-1课程内容和理念.mp4
$ j7 k# ^9 R5 u+ a8 W0 H4 _" _
02-1-2-1本章总览.mp4
7 l+ K# d7 c. k2 j02-1-2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
+ e0 C6 k- W/ I& L8 P2 X( Z02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
7 q, V4 B1 d2 k1 I# s7 O( o02-4-2-4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

03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
" I& P, O2 P5 S7 |- U. o) i$ O8 \! P03-1-3课程使用的技术栈.mp4
3 K# O; S3 w/ {! ~03-10-3-10Numpy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
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
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
" [( B( b/ W" R3 S6 @& k03-3-3-3Anaconda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
03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
9 S. R, q8 L$ v) D* M+ V03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
1 _+ S( h$ k6 |* F' ?5 \+ F
$ H! ^+ ~) u4 A, W, \  M" Q04-1-4-1本章总览.mp4
; v. L# J1 V0 [2 S* p7 e04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
1 V$ K" h: L6 x, L04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
/ s! B/ W- p, R' y* _8 m04-7-4-7特征归一化.mp4
" U. L) t2 Q4 K" `! U8 L0 X04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
3 Y. J' B; @: c/ ?1 |04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

8 w3 f' Z2 z* w05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
: L4 E  Y5 i* y/ Y1 l5 f+ g05-11-5-11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
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
9 T4 S6 L5 J" ~
: |7 M1 l6 k8 Y) B〖下载地址〗
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