机器学习必修课：经典算法与Python实战

% e  W8 j  N" I4 K0 l〖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。
6 R" u" m$ N7 b! i$ U; K〖课程目录〗
7 j, H7 w, K; r2 i4 {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
- Z: ?( Q4 \& g/ b! M, z: t02-2-2-2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
( B9 S# i! |4 G2 d& m
% A; b: ?2 @% x03-1-3-1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
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
' {7 i8 |% j6 a+ }% N( b5 K03-12-3-12Numpy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
0 P6 E2 @( P  e' X! k3 {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
03-3-3-3Anaconda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
- m. G( O' ^& c# b- V4 {03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
9 x7 p; Y9 b/ k  Y6 l1 \  x03-7-3-7Numpy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
+ ^$ {: g  d2 v- {  B- x6 j: E03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
* a0 g$ ~9 A  m, ^8 W7 O' ?
04-1-4-1本章总览.mp4
6 J4 W3 N. d6 Q& {  W04-2-4-2KNN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
04-5-4-5模型评价.mp4
1 q  p4 V$ y' G; ]4 y8 ?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
3 {4 I* o' W- w! z7 k% Q4 {8 y2 a$ [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
05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
3 d$ w, {6 x% C) Z* f4 n& e05-2-5-2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

〖下载地址〗
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