机器学习必修课：经典算法与Python实战

  H. E/ c0 u( |" ~% v4 p
" p" M0 L7 u7 s% r〖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。
# u% M3 Z1 G- v〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
* w; e% k- Q. r* N1 y# K2 E6 V2 R6 j
02-1-2-1本章总览.mp4
) U5 M- R* p( H/ A- n8 I' E4 j  V02-1-2初识机器学习.mp4
9 ~$ S7 H4 U, A$ y02-2-2-2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
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
7 n' u9 `- N7 g! n/ W& F" J7 p# ]% J
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
9 j; {4 C1 }( V8 V' B; ~/ u03-1-3课程使用的技术栈.mp4
. v# ~- u6 u2 S- J2 @7 Q6 J03-10-3-10Numpy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
' Y& v1 m# \1 ~5 o3 E03-12-3-12Numpy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
0 K+ {  p: [0 J6 v03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
8 t- A& I0 M( Q; H0 S* T4 C03-2-3-2Anaconda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
03-5-3-5JupyterNotebook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
2 O8 q( @" v3 @% ?( k" g03-7-3-7Numpy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
& M+ g3 U2 E( g, ^03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
- Y% S& J1 S. p0 o
, I, J& \3 a- q* @; H( M04-1-4-1本章总览.mp4
( \3 N+ q, r$ G9 v04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
" H; {. q. k# q/ }7 X3 d5 b04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
- V0 K9 c. I' Q) T; u* m9 n& W1 `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
04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
4 g; {+ }0 l- R3 Y- z5 X3 o7 v04-9-4-9KNN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
& \; G# M+ l' W: i05-11-5-11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
' Y; u- n9 E/ r/ u/ e6 p05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
  O3 B: N3 H4 U1 _6 p* a
/ |2 [; O1 f  l6 m. i- T' H, `5 G〖下载地址〗
/ P+ p6 I  @" y, v: S

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