机器学习必修课：经典算法与Python实战

( c4 W  R) @" f) Q3 t〖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〗
# o( x- h& J3 d3 Q! T* ]01-1-1课程内容和理念.mp4

" e$ d* {" L& k5 _02-1-2-1本章总览.mp4
3 I" x- M. Y7 `* Q9 {5 }02-1-2初识机器学习.mp4
02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
$ V7 U1 P* t0 t. q! H& K02-3-2-3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
/ h- M: G) o, q% T5 Y* c$ s02-5-2-5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
7 n8 A5 R: k7 |/ n03-1-3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
03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
3 _1 ]2 ?0 {+ L  q3 r1 C+ V03-12-3-12Numpy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
$ \* e  N% l3 W1 |" r03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
7 H5 B" P7 _; n1 ~% p9 b% h4 i03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
  D2 s/ U% Y6 _' ~6 v, E03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
/ }, K( T. H9 l& q  C03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
7 V4 ~- \6 i& L# a. C03-6-3-6Numpy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
1 V1 j5 }: h5 V2 ~/ q. W5 H& z% y03-8-3-8Numpy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

* \, a8 ]: t( H; _9 [04-1-4-1本章总览.mp4
/ V. c" n& u9 n) X+ i, ^5 L$ K% |$ O  M04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
6 O0 y/ X" {) M' S( S; X4 A5 @04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
% ?6 |) z: m5 v1 U# u  {04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
- A  V: c0 [+ N, J6 y04-5-4-5模型评价.mp4
' d- Z: z; G: A: n3 f04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
  n) _! @% Q& ]  x04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
$ N- Z  S' }/ b  Y) k' `
0 n% |: k0 o& p$ ~. W- n8 ~05-1-5-1本章总览.mp4
$ u& o& P  @1 C' B05-10-5-10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
7 V  y7 d3 i6 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
0 g8 _% A6 T% `05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

3 u5 M) T% `, |2 v) r: U  D〖下载地址〗

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