机器学习必修课：经典算法与Python实战

, ^4 x* C# N) E6 [" j8 k〖课程介绍〗
3 C4 j5 [- s  ~; T' O% o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

02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2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
' d# z' t0 {7 B4 N7 z02-3-2-3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
' J! p$ S; [0 ^5 V% Y
4 a% r" k0 ~6 b8 p3 I/ _6 T03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
( f2 G/ p5 y4 T: D4 `03-1-3课程使用的技术栈.mp4
& ~( w/ \7 l1 C7 o9 Z- d03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
' A" k2 i* l, b, T  l8 ], f* J9 |03-11-3-11Numpy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
5 \2 w) e' C5 u1 Z, f03-13-3-13Numpy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
9 d' a3 L- k+ H$ @% j. z03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
! h9 ]/ Z/ V; h- J! R  g) \: D03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
1 ?, K7 N( t) q" k( L03-5-3-5JupyterNotebook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
0 f3 P: R$ U) r$ s5 _- H8 N03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
6 @3 I4 A& h  ?$ @03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
' Y1 b" G1 u1 \5 W
5 e. H. l/ k4 Z1 ?04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
8 D0 A& H. ~$ h  v9 x5 f04-3-4-3KNN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
" O& B$ _1 n6 h04-7-4-7特征归一化.mp4
; b# R9 A9 t5 Z' [04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
3 Y4 C$ n3 G$ O) M& I* c7 U04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

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
1 \$ U1 P( C  s; U. I# i6 f05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
! ]7 h% k6 z# a$ E9 o, [05-3-5-3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
9 o, ~1 F8 ^  U# [6 M
9 }' j  D! @/ R$ p〖下载地址〗
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