机器学习必修课：经典算法与Python实战

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' Q9 N# [1 ^; x  z, @+ I8 F〖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〗
* m9 @' o& Y2 j# c! d9 Q01-1-1课程内容和理念.mp4
. v; Y$ x. T- ?' N( _# l
, }5 ~) L+ o; ]) V0 U8 N( |2 h02-1-2-1本章总览.mp4
' S$ z/ c* `$ z8 Q% q* b0 y02-1-2初识机器学习.mp4
4 i  [4 o1 W$ m5 H02-2-2-2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
' C, [1 K- G6 K1 V5 J02-4-2-4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
4 g* r9 N1 L7 ~9 F
2 P$ Y+ g. z+ F5 y* u' r; N3 N03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
3 i/ q( v3 f4 K* q( O1 A03-1-3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
. f4 ^+ ?, y* g! f5 [* b6 r1 @8 ?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
. l: K  ^" \5 N! `! `. C" X03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
% \& U/ v% D2 s( ?# _03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
& a& H, C! m' l# k5 ^/ I03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
1 s, `& ]$ ~& r& e. L+ I, C03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
5 J5 ]) r- x+ T  [, ~03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
  D$ P! P; p6 C+ p03-8-3-8Numpy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
, @+ |8 i- q$ O! v- a04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
) ~! p' R0 N. q% x04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
0 h4 z9 Z8 N& g& y04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
3 O7 D* m; K5 i" H7 w1 k04-5-4-5模型评价.mp4
- y; H' j7 G3 s0 m! e% h/ A0 h04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
& {# V$ N  u' _2 u, f* P04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
+ P1 C' p2 N; E; X* a' M* v04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

  P8 V" z$ |2 x" I05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
  f. ?4 j) D/ L9 r% s8 q05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
7 s* x; m+ q1 n. t, k9 }" G05-2-5-2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
9 f- q+ d7 ~) t; `6 v7 e+ m05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
, ], P) p% a8 j% I  a
〖下载地址〗
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