机器学习必修课：经典算法与Python实战

! O1 X& q3 @5 V* c+ k$ U) i  Y〖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。
〖课程目录〗
* x; s( {  R  o# }. z) q( }01-1-1课程内容和理念.mp4
1 K; h0 B$ e7 H" W# G1 ^( T* G6 p
0 T7 B% K/ w( S1 U9 m02-1-2-1本章总览.mp4
7 `! g. G& ]8 _" h( n; V02-1-2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
02-3-2-3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
6 G8 Y/ m5 h, r- h# {, R; U02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
) q/ h! t, \3 w
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
* i) t0 _+ t7 |03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
) N/ [5 ^- u% O& y' J4 }0 a03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
7 M8 V* G% T5 H4 c% ~03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
) \6 X7 V7 j/ u) _4 ]0 O03-13-3-13Numpy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
; N2 O; D1 V1 o9 `) q3 e6 d" v4 D7 Y& ?03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
( a0 E, \/ Q! @9 w7 @, S03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
5 q8 _8 M" d# q" |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
03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
1 c) F( @: W: v03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
3 |" i" d& b1 V; }! U" v
04-1-4-1本章总览.mp4
6 L* \' d6 W% h# R2 Q04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
  d) L/ @. ]8 V7 c) h; H: P04-3-4-3KNN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
04-7-4-7特征归一化.mp4
) k" T  x+ b% M5 K5 f" v. N1 [04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
- w6 S- K% f' `: ^4 Y8 r04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
) ?* s% n1 z# s5 b, H* o$ I
/ ?; t  M  t: X& X" p05-1-5-1本章总览.mp4
. H6 T  B( \1 f; I9 Y# h05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
8 v; G& K. O# R8 a3 j7 B4 [4 u05-11-5-11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
& i9 U* h0 E  a" ^05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
( G! J5 ^* u  Q
, g8 M2 d5 u5 x1 v/ y# Q3 e2 R: c# t〖下载地址〗
6 Q+ l/ V  ]* V0 h; w9 L$ Q% J

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