机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖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。
. ]- ~! r, h; S' l9 P' R: \〖课程目录〗
; T9 m8 P; {4 P+ n01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
% g  Z- J3 o+ A1 o2 W8 r02-1-2初识机器学习.mp4
) [6 o4 q3 {7 g8 K8 M02-2-2-2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 P! {: F, }7 {3 A+ E. @; ]02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

1 d# E  N! R; M) V6 n0 J03-1-3-1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
/ N1 Y: ^. I0 m6 T0 |9 z03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
& p- m0 F' a2 s! k1 }03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
1 u) E: h# U# h9 [- e03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
7 q9 G, O" h6 k" S) t03-13-3-13Numpy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
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
7 ]8 c! d% x- Q+ G& P0 i# }03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
) f4 f" P) q$ ~5 g  N03-6-3-6Numpy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
4 i. n, R) P5 ~03-8-3-8Numpy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
- D" J  X' J/ k: A
6 P) C: V$ t9 u5 ]3 K04-1-4-1本章总览.mp4
$ _6 R! m* U5 u04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
0 Z* W1 F& h. \04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
% _$ y5 j1 Y. y" s04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
% m9 Z+ L8 q, A- A4 S; x04-6-4-6超参数.mp4
$ i: L0 @& ^) X& x1 O0 D04-7-4-7特征归一化.mp4
  w1 o5 }4 D9 B. z: J7 B% B: N. u04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
" a9 }+ D5 T1 j1 R7 X04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
) b% C2 Y& q. `4 C' c
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
  d8 ^: F5 h1 K& ]8 w05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
' c, d3 o) D& r5 T, P# J05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
3 j$ l) ]5 C4 O" [05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
! U- ~4 z! O% Y05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

6 H. W; h8 x" u& H1 K〖下载地址〗

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