机器学习必修课：经典算法与Python实战

! x' n  {) l& R; k4 ?〖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〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
( d; O2 k1 n6 D( ^6 ~; @/ i9 @02-1-2初识机器学习.mp4
8 J: a' f3 L; @  x, o! l+ ?02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
" @" O; q4 F3 a) Y" d* y8 U02-3-2-3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
! T; }% z3 V+ s4 i; z. y02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
' W! p( m+ f2 G, k! ~
1 `' C# C8 Z) h* Y; `5 r0 Z; G03-1-3-1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
& X( d$ l  r9 w( g2 o/ c! D03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
0 [4 j& t8 q, J, d03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
, d) y/ F! k* c3 w* h03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
( w8 x) ^8 _" _) V! e03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
  A  w2 V3 {% q1 _# K- l9 R03-14-3-14Matplotlib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
+ J9 A& e* ]  i/ c% G* t. P03-4-3-4JupyterNotebook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
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
! a9 @% V* J: d03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

6 U9 Y: H  B  a04-1-4-1本章总览.mp4
$ _; K7 F6 }! m9 e+ l- k! d% z/ D04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
6 V) f6 W: G4 D4 k! ^* |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
5 @( i4 B1 W6 i  e2 `5 `, ^1 ?$ u; f04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
8 x$ V) v4 }  c( x1 X; Y) l# ]) e04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
/ S5 ~, V* ?; b6 U) A# z7 T: N; G' q
05-1-5-1本章总览.mp4
% C  N2 i2 M- d5 ~- f; H4 R05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
& U3 {, L4 ^; d& J' n! h4 D05-11-5-11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
5 S3 j3 k; h, f" A6 X( s
〖下载地址〗

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