机器学习必修课：经典算法与Python实战

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. R% b3 k% _6 B7 ~. _〖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〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
/ b9 I# R7 z% ]5 ?
02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
. ?2 q. Z1 m0 ^8 o4 C1 J  O02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
* i; [6 H9 Z" R! E4 g02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
/ m9 ~/ S: i! L5 L% g! K02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
! Y) P; Q6 J4 s& D/ `6 p1 d% y02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
3 z- p. a* x  d( j2 C3 T
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
0 p. w% C. c( N. s! X03-1-3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
/ O6 C& E& J( q+ Q03-11-3-11Numpy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
; |$ D/ b- P0 a0 G& U* c03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
) _' }7 A" l5 t2 L5 E: [03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
6 H5 Y, a3 d' z. l% W03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
9 R+ p$ u0 q, ]2 r' ~  S- f) h03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
& \* k2 W9 x9 u9 G1 I8 ~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
# z, e( r- o; f+ A+ o8 m03-8-3-8Numpy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
  G+ b3 V3 [" ]" c* e
04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
! @, i- s1 U& m+ S, T: i" X04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
+ |) w* e5 Q% X& Z$ c. F$ w5 z! {04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
+ U! }% D7 e! C" l6 O7 T" Q6 Q04-5-4-5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
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
" Y2 \+ a; g  T. ^9 R05-10-5-10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
: s# k) I) Y  G2 R  X, G& L% m3 n( ]05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
. t1 U& ?) F6 D5 ?/ X9 Q05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
( U. \4 e& R9 Z$ X9 H3 G& ]0 J- H! p05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
) l( W5 k  y  ~, Y4 c0 t9 l6 W# r! k
$ {0 T  ^9 W# X3 M& m8 e〖下载地址〗
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