机器学习必修课：经典算法与Python实战

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8 E$ }3 }9 z1 P〖课程介绍〗
7 H! H, p/ c8 ]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。
. R( d/ g6 _& d4 ~" ?〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
; b  f8 B* j( F& j0 ~
9 H* S/ i2 S) {" ^8 u: m, Z5 ]1 Z& @02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
, h8 a6 V+ ^1 U& [  u# P" i4 ]# n02-2-2-2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
/ O& e; B% c! ]  [* N# Y: L02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
5 \0 y& C5 w+ `2 B% e02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
( f/ ?3 s2 F( K  g: o
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
! A$ K- Q) X! f1 ^( F* [03-1-3课程使用的技术栈.mp4
% ]( E8 B& L# d; }& \$ H4 t03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
# p6 b, Q# B- h& U( R03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
+ I$ k: j6 X) D7 p1 T03-12-3-12Numpy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
9 ~- X1 I3 l4 a) [6 Q/ K# y03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
' ?/ K" A; F! j+ {4 W$ U03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
7 o$ {4 i, r5 Z2 }7 d+ B# X03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
+ D2 R) _& c' |& b# Y03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
/ {: a7 q6 a+ z- L; Q+ T8 z+ |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
& {/ S/ ?5 Q% @8 o) t+ ~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
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
. b) N- j$ }. I3 y9 T! E& U' |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
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
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
. Z" d) J5 e) ^* T04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
; ~% Y- p4 C7 @2 E0 O; s
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
1 l3 l: _6 s1 |7 ?5 ]0 O05-11-5-11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
7 R; T0 _  A1 K( m, m1 X
) G- v1 `" n9 P6 C+ M3 p〖下载地址〗

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