机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
/ q$ n' n$ J$ X8 D- w( C+ t5 r( _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。
, T5 }; a4 g: @; Q8 Q1 Q; O6 |. \〖课程目录〗
) a! v* w* ^0 ]% z01-1-1课程内容和理念.mp4

& b8 u2 G- C7 j02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
+ r' u- }& k+ y* O, K. R+ @$ C' H02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
; L0 k7 _$ w: w9 Y: S02-3-2-3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

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
4 w* ~+ n8 M, J0 [8 r" a03-10-3-10Numpy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
, U7 W2 x' t2 `* t! G* b03-13-3-13Numpy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
" r( N, n  z. r) |/ m03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
' c7 b% t7 W: s* H; ~6 o1 W% M03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
# r: u& U4 k1 g& ]- u03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
5 ^0 |- U( s$ @. H2 @5 o03-6-3-6Numpy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
5 u% ]$ \4 o1 Q. i) S0 h03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
/ l, f' i( _9 z3 ^8 p5 Q6 z03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

) j2 ~$ G: Y6 J& u3 R$ ~- D04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
. W1 Z. B0 n8 P# n2 ]04-3-4-3KNN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
% ]/ z0 G+ T& q! |1 g9 D3 F04-5-4-5模型评价.mp4
* g$ o+ ^% y8 ^  C  ~04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
7 m9 Y( t8 v' G' h2 {04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
- r) h$ `, a; ^( T0 Z9 [8 e04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
8 B  _, Z4 k7 Y* u% w
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
05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
0 a3 G9 i2 O* p, G05-2-5-2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
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〖下载地址〗
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