机器学习必修课：经典算法与Python实战

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" P7 _" S! h, p〖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。
. E9 \+ d. B# m( ~+ w. Z; B〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
# R6 l& ^5 Z6 V8 [8 I
1 S( \5 V7 ]! m0 k+ L+ I. j02-1-2-1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
1 t, ?/ R$ m. S; B/ L02-3-2-3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
; n& U7 |' @- O3 |02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
4 n% U# ^/ d% b+ q8 X' X, {! g
% p. @1 N6 R8 F) }, A6 h& n03-1-3-1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
& B+ w( n+ X! x  v3 \6 R03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
$ A- q+ \* h- q# \! y% p03-12-3-12Numpy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
7 E2 z5 N  A2 k- c3 j03-14-3-14Matplotlib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
: `. s1 @% B3 w5 f- \& W( v" t# U! X03-6-3-6Numpy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
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
9 o& d, w; ?: v+ D& ~/ }$ w: s
04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
4 h. ]) c4 r5 q' `( z* W7 _5 f04-3-4-3KNN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
0 P  I; Y- _  I, J2 }04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
' L0 Q, i+ N. |  H( z04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
7 ]7 O4 j; w5 A! v' y
$ o  l. e  s0 w; l4 y05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
+ U' x( g  b3 Y% R1 _05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
7 E7 |; ?& C4 H0 x+ s2 D1 p" _05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
  E- _9 b1 E) d" L. g2 T05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
3 D1 K8 F% f" m05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

4 @. }0 x, @9 z4 b〖下载地址〗
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