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。
- {- S8 _' g3 A# W  J〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
" {3 T/ S: R' E! g- v
9 n5 l) b  ], Y$ V' _) A( q02-1-2-1本章总览.mp4
1 e, b" G! n* T& N3 ^+ ^9 U6 Z02-1-2初识机器学习.mp4
! R1 K9 B6 o$ 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
% N4 \3 z) A/ R" V: B1 s. T  [02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
2 V* q* O7 R/ E: S02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

: k, q6 z" D/ _5 o& T  a+ t03-1-3-1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
9 M, n$ f1 J! B/ X4 _03-10-3-10Numpy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
03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
3 P" Z0 K$ Z- f  ^" ]03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
) ]/ }% _, y0 d7 h3 H  X' ~" D* R03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
$ O; P) k3 |2 u; T2 [& X03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
, ?& i: K$ ]4 V4 b. o6 R03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
% Y: r( `3 N- D, E1 y' R% ^03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
( F% H' j4 |# b: A; t" D& ]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
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
* P7 R+ x. N* |3 b- C/ z! _- Z
9 V* ?$ d. L; |0 l04-1-4-1本章总览.mp4
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
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
% B2 X" R" z* @$ ~' ~04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
; _$ p: w- C1 G: w* g! ^04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

! Y; |4 J' Y% q05-1-5-1本章总览.mp4
; Y' x4 X* p4 i1 n' Z05-10-5-10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
. G3 S5 N: D; g/ ?& z$ N3 x% L3 E05-2-5-2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

〖下载地址〗
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