机器学习必修课：经典算法与Python实战

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4 r/ T  A/ C1 I〖课程介绍〗
+ d8 u+ Q  {5 l5 L# S5 B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。
- V: O- h5 F" f3 v6 K2 e〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
! r( u/ B: t! P1 U) v0 ^
02-1-2-1本章总览.mp4
$ B; b8 k3 l, f02-1-2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
; E4 Y+ W, A1 y" d# O$ U02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
% R' [, W5 K% X02-4-2-4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
; ?8 |4 r2 j! D# ?: A# e
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
" j: J" S+ B- G. }3 `% G* K03-1-3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
$ s: Y8 ~4 M- }/ ]9 I$ D$ ~* [7 R03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
/ i( f' @8 t. Z8 Y+ ^03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
$ c5 m5 ?8 A6 n; W+ U03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
) e! e4 c2 k" x03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
) @  L! w8 H, n" Z+ m03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
' C2 I9 u9 m9 \& O' A4 @03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
; _: a0 o: i  G7 k1 ?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
( e0 N: Y, W. o) P! C03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
9 K3 m* @( b0 v( w- ?03-8-3-8Numpy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

04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
' h3 ^& ^, _1 @1 ]9 \. }04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
  d4 v; a2 J2 w# B; |7 M04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
$ X! s+ P. G. z& A: L9 o04-6-4-6超参数.mp4
. X! [' e2 l+ O& r* u" \04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
: C5 A8 q! @0 [% T0 n* j04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
' \. e" ~0 u; s9 A( F( W# O7 B
05-1-5-1本章总览.mp4
; w( C$ C% M* _1 i- P05-10-5-10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
7 E$ n5 D) O* L) H05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
- s* q" x# F# }/ t05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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$ U& q7 X% P0 F* s5 {2 m〖下载地址〗

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