机器学习必修课：经典算法与Python实战

4 ^. k3 j+ {: a: U: ]* \1 J〖课程介绍〗
, K9 _% t+ \" x6 u; W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〗
1 L% ~/ {: z8 M8 _$ ?% f7 i; @0 L01-1-1课程内容和理念.mp4
: ?' M, d5 D1 l1 Q/ z( ~  Y
02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
, C: v, L. k9 i9 P02-2-2-2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
0 R6 f' j0 o8 |* F# U: `02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
) [1 b( E# ]0 {5 w3 r  Q02-5-2-5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
8 |) l! B1 @1 K7 W1 m+ M03-1-3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
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
8 b- Q" s' [3 ~# ]% {03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
/ v0 k4 j6 l4 J03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
  H, O0 E1 T- q) R& I" c4 n03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
5 ~/ v0 Q5 T. c, c03-5-3-5JupyterNotebook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
0 t8 l" x3 @4 U9 f. C$ J1 s3 t& s03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
: m0 W5 g- C* f( R% u03-8-3-8Numpy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

- y! A( @/ t  P* p. @1 X$ R04-1-4-1本章总览.mp4
* o$ q9 f, e$ p. ?0 H04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
" Z/ X: ]" }2 z+ A9 i. {9 g04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
( N0 A7 B1 g8 u* U! ~: G( Q04-5-4-5模型评价.mp4
# U4 F3 B- x2 `, a' B* \- B04-6-4-6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
" F6 Q1 y; z# P+ x. p* t) E2 s04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

8 M/ |1 r! ?2 l. g# z05-1-5-1本章总览.mp4
( R2 T0 x  y" F" _& a3 j05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
4 x# E% x. a  ^+ ^) p) G05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
8 i2 T/ C1 M, r  }, \1 \1 P6 ?05-2-5-2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
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
; l( E# C# b5 G9 V* h+ V
〖下载地址〗
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