机器学习必修课：经典算法与Python实战

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' [! K) a! b+ _; Q〖课程介绍〗
2 A) K1 v# V! a" b$ {4 Z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。
5 A0 L/ C' Z( E7 s〖课程目录〗
# j1 ?: m8 f4 R01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
5 @: H5 N4 N  Z. w: z: c02-1-2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
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
0 Y, |& Y  m" J. Y1 m6 h02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

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
3 B, Y, K6 g9 }9 V9 t5 b03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
; z  N3 n+ R1 R: \+ Z+ V0 ]03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
% T! k. R8 A4 K& Y+ R" @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
03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
& p6 b& N. @' U& q  z2 x( O( c03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
$ E$ i! I8 P0 J9 S' r03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
# x& R1 t2 q1 |; R03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
' r8 n4 ~, X1 y& {0 q03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
' D6 W  G1 w% O7 o, D) u8 j03-7-3-7Numpy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
, K: w( ~" N# U' W% K! r03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
8 R5 t, w% y6 T
04-1-4-1本章总览.mp4
, @  j8 l) `! M- _9 S04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
+ g  a& O; m! O4 L  S04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
& h1 u# G' U8 H6 N8 J04-4-4-4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
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
# B; {% B4 t4 U# d: U: r
! ~! V, A! t2 z6 r" b05-1-5-1本章总览.mp4
" \6 T1 R" g# b2 Y, b( m05-10-5-10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
: w& f: T0 W$ V, A6 I' Z. Z. O05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
1 v+ H$ {4 _7 R6 w05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
& |* M( s6 d$ B05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
6 ?0 d" K' c# K4 ~- P
〖下载地址〗
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