机器学习必修课：经典算法与Python实战

% T' H9 {* z4 I/ K/ t# v
; D5 E/ O5 Q4 U2 J- T, z% `〖课程介绍〗
/ v5 d9 l( T: q4 h2 A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。
3 S1 o8 n/ q0 _〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
) u( x$ m* K, b5 \: k
8 V+ X. u) O4 N5 m' l: j5 P2 K02-1-2-1本章总览.mp4
- ~3 m7 w4 G5 \: G# B; L/ T02-1-2初识机器学习.mp4
6 u  S8 J3 I+ b9 u; R02-2-2-2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
6 L/ V* A( C* m* J02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

& S* C9 m( ?! a5 A3 z: [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
03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
( Y5 c- n1 w$ d7 J03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
. b8 }/ M+ ~' P0 r: o03-12-3-12Numpy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
03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
% l/ D8 O! \8 _3 `03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
, z6 t* `" \; o9 p) v03-5-3-5JupyterNotebook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
5 @* e) ?) K! w9 c' ~5 ]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
- ]* D# V6 f8 j4 P7 p4 t) W, f04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
) ~2 ~- i% G  y6 w# G. A+ J8 X04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
5 k5 ~9 [- V+ [+ `: [04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
- y" j: O  F: X7 E04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
+ e5 H! p& I/ |1 D6 x- \# a! n. J04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

" n' ?5 |7 }1 ^9 x# D! A  o05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
6 E+ u9 h: }3 h5 q0 K' o05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
- z& Y$ b: [+ k9 X0 C% n05-2-5-2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
; M" U/ X5 L6 @1 B9 O05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
; {+ x+ D: N- U
〖下载地址〗
+ J, J/ f& Q4 P0 U

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