机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
: H" _$ c' q, o5 I+ q6 J) `8 @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。
" p  A- W! t6 ?〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

, h; }& K" J- X02-1-2-1本章总览.mp4
) A- v" ]  \8 E* @( S% \0 d; r02-1-2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
9 u% _3 y; u& \- L& K3 @02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
2 V8 ~5 J6 x  ^6 L: O02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
7 L* {' w0 u! o7 `- ]% M02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
: z) c7 v( y6 t
9 I: b& ~3 b" b  r03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
  d& X  e' k) e+ G' D- E03-1-3课程使用的技术栈.mp4
2 P, r  m4 J: T- e03-10-3-10Numpy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
* n3 |7 c0 p8 k# q7 q( _03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
- I+ {4 K; _/ R/ `  H03-14-3-14Matplotlib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
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
9 D9 S' A3 r* f9 M03-5-3-5JupyterNotebook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
7 O& X) R) k* v: {6 B03-7-3-7Numpy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
/ I" q% p+ L- I9 e# |6 V0 w
- I$ e4 B% Q3 l" S04-1-4-1本章总览.mp4
0 _# Q' L: B4 C6 J3 A9 x04-2-4-2KNN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
9 c/ a' `& }% |) l% L04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
* G2 b$ }  h! n3 n( n04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
9 v& A/ k. A4 |. D+ U0 u04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

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
+ q! V1 |" c9 X# @* H05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
05-2-5-2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
4 t- K# t( B! w5 l- m05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
7 x- q0 c5 I$ Q9 r$ \# l
〖下载地址〗

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