机器学习必修课：经典算法与Python实战

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1 S+ k  p/ P; C+ m* h7 h+ M〖课程介绍〗
6 S! p! ]- N+ {9 g# E/ X6 m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〗
  t' N$ f7 k8 r0 `4 Z01-1-1课程内容和理念.mp4
- P+ X1 B2 S, l% E9 D5 u8 q
/ v( ~% [# u8 m4 d& }02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
8 j" d6 p% u% ^4 z/ \2 \  t, 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
; }& {* E; r+ S  C7 p2 i+ g& a02-4-2-4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

03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
4 W! V. L6 P- L# ?1 s4 X03-1-3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
- t/ O& z2 V  V* J0 ~* H9 H03-11-3-11Numpy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
, a0 F; x9 n' i% a: M" j03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
8 @+ ~) _! m5 t# U" }  q03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
- ]8 v: X* [/ o4 z03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
' R5 K6 l) c6 T, j. P1 e03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
2 Z* i* f7 }) ^. J/ k7 x03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
( a" H6 v( k/ d: j' W( y; d5 q03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
  e7 B3 |) v1 }' B2 ]  s03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
6 B( m# C: D" ]6 v% s4 V% v6 h03-8-3-8Numpy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

2 B0 _$ A$ }2 E0 ?$ \04-1-4-1本章总览.mp4
8 P/ P) h- v2 ^* ~, ^04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
- x) P3 P9 f8 [! B: T04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
7 E* `% a2 y# Y& R04-5-4-5模型评价.mp4
3 [- e8 f1 p- t% n& T# t* |04-6-4-6超参数.mp4
  D7 A7 Z" m$ A/ U04-7-4-7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

5 u; ]/ v" f  t6 r- Y05-1-5-1本章总览.mp4
3 }; ]" t( d, D: N7 P0 Y4 s" h05-10-5-10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
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
( c7 t+ V# @/ d3 a% B4 e9 M( @
7 l% x4 o0 \" j/ m) \〖下载地址〗

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