机器学习必修课：经典算法与Python实战

# j% o1 w# v/ t; ]; k% X〖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。
- W0 m- k5 R* Z6 ?〖课程目录〗
% q+ ~- a. {' S+ l01-1-1课程内容和理念.mp4

; D' c2 D9 W( D' P02-1-2-1本章总览.mp4
0 m8 u! _. U+ v$ H6 F02-1-2初识机器学习.mp4
0 U* h5 z6 F6 t; G& U$ o6 I02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
* ]( x7 x0 I) I1 i02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
/ m* {0 h' w+ b7 S2 ^- p6 p02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
$ j4 ~% m# B& w02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
3 H" j8 Q  }5 }8 p5 K
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
2 R7 O6 H; f0 u) `# ^5 x' r: [03-1-3课程使用的技术栈.mp4
, t* _* S: }* m: D/ i03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
0 S4 j5 f) A! i03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
) R3 {! v. Z' u+ s& T2 i* X03-13-3-13Numpy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
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
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
1 h/ T9 J1 x% u" l& b4 A. n03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
: r; m& y* w! V8 R- w03-8-3-8Numpy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
8 B" U% \+ k. q0 G04-3-4-3KNN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
4 R& T: K& h% G0 k: @7 J4 K! J04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
4 c; Y9 @1 F' D3 b04-8-4-8KNN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
- P0 T( t& y' i+ [05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
6 ?5 o  B6 o7 e05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
) V' Z: p( K( Q5 C% L* k' h, r5 y05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
# H& X% A, r" b8 O, P05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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. n! e7 H7 T0 [* J8 G" _〖下载地址〗
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