机器学习必修课：经典算法与Python实战

9 F- @+ R- I, V- o7 u& V
2 \' C" v/ h! K* d2 l9 i$ N& J〖课程介绍〗
0 w3 T0 y. s; d$ |4 T% C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〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

9 U7 @/ Z/ ~3 {+ F8 L02-1-2-1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
0 C1 ~5 T3 B# q5 h5 C2 W02-3-2-3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
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

7 |0 J: Q7 F8 c' Z# 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
& z1 ?8 P( O, ^* Y! p5 h: Y03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
, l- i  d1 \0 _. c, n4 L! M7 D03-11-3-11Numpy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
  H4 H7 P" G* T3 X! M) U9 A03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
% P2 n7 T5 O  T1 W1 w03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
+ b0 n+ ~( }  `) R! U( K! s, J03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
8 G' J* U" }! a: D0 B$ H9 O' w3 K; y5 c03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
9 C8 \2 C" a7 e) H8 ]+ ?5 l03-6-3-6Numpy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
% Z$ a* t; \  `2 Y, O' c. J03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
5 F% T5 f4 w% A6 F: T: Y& C04-3-4-3KNN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
/ r) i# s  N6 `: }) e2 p/ }, e: M04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

0 A2 x4 g) w+ Q/ G6 E- u05-1-5-1本章总览.mp4
" K( p$ q8 Z) T! V6 p4 H$ q05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
* q- }9 X& S5 j8 B05-11-5-11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
& v' W7 q) b+ w: M: j# \9 t05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗

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