机器学习必修课：经典算法与Python实战

  |( L* N5 m- _0 T! F+ U
% F" U* n. R7 {# j, l) W+ h4 F7 o〖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〗
! u; e1 G7 C4 y$ \01-1-1课程内容和理念.mp4

& U1 E  s  f, s* z5 h02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
$ \# r( o3 q4 a+ _8 K  D% C02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
' L* N/ c# A/ A$ Y2 I. D  R7 t02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
) A; M2 D4 V$ c/ n7 V02-4-2-4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
0 d  w' u" Y, I% R, {
03-1-3-1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
; t1 i( c/ Y+ W7 V1 f0 k03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
* I1 g( T) T" Q& s, 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
) L  [& u" u- z" H* t; A' F03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
( K5 {( B( O' ~+ {4 J& A5 y1 y03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
1 S3 A& [9 o) e03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
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
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
- n  W( n0 }5 g1 T6 ]9 k" R/ O; Z03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
. Y6 X/ W* Z0 [
. `" N2 E$ Q3 b* L! S04-1-4-1本章总览.mp4
0 l6 k1 e6 g: ?+ s; X04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
9 c! K8 H: W& y$ `4 m0 G% B04-3-4-3KNN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
5 W/ P1 p1 [9 T0 t04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
3 H, i" z' u- F1 h* Z04-7-4-7特征归一化.mp4
7 ?* K5 E* v6 y1 G04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

7 X2 x, ?, h6 o+ y$ g4 @# n05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10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
( T$ O' d% k7 h) }  p05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
- H! I3 Z: A/ C+ x* I% F0 R, G05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
3 Z! m2 H  M% M. ]( h3 @05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗
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