机器学习必修课：经典算法与Python实战

* z" Q% v, U! z+ q- l〖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。
; @! ^! p9 Q  ?$ S! b1 j〖课程目录〗
+ G6 ]' U/ H( f$ ]1 i+ q% w2 k8 i01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
- k7 l. \  `. I' E$ _  M0 ~. X02-2-2-2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
! b+ z: H, i7 N. G& V5 }% U
! `8 H! o% X, c$ E/ K  x03-1-3-1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
) a7 w/ e) W( S( X& G4 [1 d03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
6 n' H/ @# Y* }* T2 `% j+ N03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
* Y' ^7 }* N) @9 K! @! V03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
! g2 k7 a  I8 ?. T% ]. J03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
5 p. x  @4 R8 I9 b" e) A- n  a03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
9 x% C+ E$ {9 c4 A8 }* b% |03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook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
; S% I  D- E; Z: [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
6 C/ J. F6 T: H03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
% H. j+ X# j' R
04-1-4-1本章总览.mp4
' W* I; a1 a% O04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
, |, K0 ?: g' o9 s04-3-4-3KNN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
. u( i* V. z% l2 q9 g! d04-7-4-7特征归一化.mp4
( ]- g# P# c; ?! e2 j1 e- N  @0 p04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
! J: x+ }: H4 p- e04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
  {; ]; k& u. d/ ]: t! O4 H/ n3 m
05-1-5-1本章总览.mp4
# X6 h8 S* ?7 K1 Q/ p/ B05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
( [% ?( p5 C& d6 b4 c0 O  ]$ k05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
+ f' S) C. d# E& l- [05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
9 {/ \/ c" H& H05-3-5-3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
" _' o0 Z$ C8 ^; }1 [7 u' P, _
9 C- U; K. ~0 Q1 P5 r〖下载地址〗
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