机器学习必修课：经典算法与Python实战

4 \  Y- K. B5 D. |, U/ B〖课程介绍〗
$ ?* D( a' Q" r3 W. @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

, V- k/ w+ p- C! Z3 G2 H02-1-2-1本章总览.mp4
; E) z; v% z9 C) `5 E9 X% |02-1-2初识机器学习.mp4
% ?4 J/ H- N* ?6 r) ]! t7 R02-2-2-2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
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
! r' I  S  V! V# R6 t) H
1 v: {/ V7 P, ]* h/ F# O- ?03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
0 t4 _) K, K; V6 m5 l) }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 ?( [( ]* b$ v, n* Y# D03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
  L8 n# \, W$ R: j" }! |2 k0 E03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
% ~1 w! F- V3 T7 I03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
4 H5 W0 V' U8 G- F03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
& t6 ~6 E* A; p5 P+ c! W& e03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
- E' o! Y9 Z% n( s. |03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
0 c& o8 C6 _. l' `1 Q' ^5 W03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
/ x5 I! C2 ]. v7 m2 p03-6-3-6Numpy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
1 D! n0 R+ s4 \- r4 i) C' N03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
- _  X* C( h4 q! f* |6 f( ?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
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
9 a2 E; h2 L# o3 b. Y; P; E04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
7 a4 \1 T! h( g! `" k6 Y
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
05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
( H* j2 b& E! X+ Q# {, V05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
% n" Y; G7 _9 S& e! Y05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
/ j% N5 i+ G8 n% w05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
" ?& @5 b6 Q+ [8 }
# O) W* [+ e( i- [2 m. t% g/ M〖下载地址〗
/ {" ~$ L* H) O6 ]

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