机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
6 c# D0 R" l- X7 z) H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〗
0 r6 A# e1 S" S' \* R2 f( D) p01-1-1课程内容和理念.mp4
, O  I9 s2 Y# k/ l- ?6 W
+ ?  ^: N7 @2 s6 D9 o02-1-2-1本章总览.mp4
0 }7 b" s) L8 H3 n" e" u9 y/ @02-1-2初识机器学习.mp4
4 }9 j/ M, w' ~% a& n02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
1 N1 u/ v- {0 X1 X/ v02-3-2-3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 S. r# E# K" a/ g$ f# |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
( C1 k/ Q) d3 y' C# C03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
, R5 y) S0 S  `# M5 c4 U' l8 m; n- I/ r03-11-3-11Numpy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
  K) z! r7 y1 g! D  M; O  ]  Y- Z03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
6 ?- d+ m) C$ X  w* `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
" z- _1 z% h' d2 i! k1 b9 J03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
2 o( ?- n# r: q$ A$ T4 b, ]03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
' h* j6 p; l/ V  Z  f8 @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
' }; A% N4 l+ d03-8-3-8Numpy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

04-1-4-1本章总览.mp4
6 }! W: K' t8 r) p1 _0 ^* E04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
7 ]0 E$ u6 i% c9 C04-3-4-3KNN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
: T) @) u, c& x  E! G/ Y- @, l1 V04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
+ Q  C/ P. V! l& X2 p  }3 p" h04-7-4-7特征归一化.mp4
/ P. n* u" n7 l0 O- G! m6 C1 |& k# ?04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
, v. d4 h8 e* j
3 a  V7 x" n# Z3 f05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
/ N( x& b1 t8 t8 n05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
# |- a, [( Z" S# P, M3 U05-2-5-2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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