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。
4 n, A; s- ~( U4 T, b( g〖课程目录〗
. f4 X5 O# o! z3 Z. l% i! l8 H01-1-1课程内容和理念.mp4

4 s- p  a# n0 B% k5 I! \0 ]02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
/ U3 g9 |; ^6 z2 ~. E( U+ M02-2-2-2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
* J/ k: F$ n3 `2 l" _02-4-2-4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
$ b5 `( Z4 f0 q. |( x. ^$ @5 ~2 n
/ u. D% m, E6 |, h, P03-1-3-1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
7 k- T0 A$ e* w6 d& O03-10-3-10Numpy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
5 \8 @- F, {( q1 N( g+ B" c" ]03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
2 D- f8 O& a7 ?03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
! ~* }8 f9 o& b3 a03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
$ ?% \6 w/ i' v8 [' p03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
9 J+ ?$ M, h; ?% G, O) M$ D03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
3 M) {) ]# _( c. z03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
' W7 E! N  r) `03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
- F7 x2 Y/ Y) P: {  f
04-1-4-1本章总览.mp4
7 G+ V0 F' {4 |" m! f04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
$ H2 M# {# Q: Y! G2 w' |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
: ]+ r4 S+ t- C5 N4 m$ e04-5-4-5模型评价.mp4
2 W$ q/ S( Q! c/ U  n04-6-4-6超参数.mp4
3 Y1 l% Q* X; Y1 w; V04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
+ X. K( R( S, {' x04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

8 ^  ]. ^5 m) b5 w05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10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
$ I: {1 q2 c4 h* u. j05-2-5-2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

5 i- F% H8 a* e〖下载地址〗
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