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。
7 l" ?* B0 N* h  [2 H〖课程目录〗
  [- v2 V3 I5 j2 P01-1-1课程内容和理念.mp4
5 T- C) s. |2 d$ @
02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2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
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
' |. m: G: a/ m) Y8 D1 q02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
1 F6 B- T0 D5 t4 D: ]4 N5 A% D) |2 [
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
/ `4 Z! S/ O, ~# s7 P03-1-3课程使用的技术栈.mp4
. ?' p1 d2 s4 _& _. \0 o03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
( P) ^/ z4 K4 `5 E4 k% \9 v03-11-3-11Numpy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
5 u5 x7 T- f8 Z% `. W, x' }03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
% P: y9 {0 _( B& b2 h0 k/ W03-14-3-14Matplotlib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
( C; z- g: a& _8 z& A# O7 y03-6-3-6Numpy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
# f2 K7 a8 |7 X& ?8 ^) l+ W03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
. Y) e$ i% k/ w4 g0 a03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
$ {4 K, z+ B! ~' Q6 j' j' v1 j4 X( e
2 E4 N; a: C  j9 q2 \04-1-4-1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
# t* o! ^& \5 v04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
9 n) s6 J" U- M/ [! k3 G2 j! }: C04-6-4-6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
/ _! C6 E7 H" q1 M3 G! \04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
+ e$ W, Q0 V/ I2 A
% \% ]' R1 u/ w/ r3 W; M05-1-5-1本章总览.mp4
) {0 W) N6 R2 U$ |$ l05-10-5-10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
7 @5 d2 y8 p: P05-2-5-2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
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〖下载地址〗

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