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。
/ |' A* ^6 a; b" p, B1 |2 C. k0 F/ I〖课程目录〗
8 [4 w3 P+ u0 ?4 z6 d7 v* |5 y01-1-1课程内容和理念.mp4
9 \, _# ]0 E( |$ ?, {, o
1 u# I; E3 f" \- Q0 C) m9 o8 U02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
& Y9 i( L/ c+ c' ^/ P02-2-2-2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
3 z' l. [3 d( l7 t5 b02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
8 I* h5 n; i- d. q  N02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
8 q  F- s% R- U' C" P+ v+ r, j
! a# ?: ~9 U5 H03-1-3-1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
5 W2 r1 B6 W* O! Q& B0 P; t5 i8 Q2 Y03-11-3-11Numpy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
03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
# x: a& _& i; K6 `/ N0 n03-14-3-14Matplotlib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
; B8 X( ]! P$ p! L4 m! p& K03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
. ~- z! u* F0 A. N# `+ i" t+ \03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
# `2 _* d( w+ m2 j$ ~8 h- i' d3 ~0 H03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
+ x% e9 `7 y! z3 q, O8 g1 G03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
4 C! a5 b  N+ y$ q" ?' r: }$ h1 i! U03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
) p0 g4 d. o' i6 ?- [$ u1 Z
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
2 S5 Q) i2 X+ t9 B3 `7 g04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
# z* u4 s# e; U04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
1 _4 Y+ n- [  ?: J) b3 y04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
* z! z* `/ J. H/ S05-10-5-10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
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
+ L0 U& A' V1 F9 o1 F05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

7 z+ ?( N$ G8 Y6 h〖下载地址〗

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