机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖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。
+ b/ w+ j9 k& [4 y〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
3 y% ~7 p9 c! C
, P' k8 z& [, s4 o( {$ k02-1-2-1本章总览.mp4
$ ]: h& P* C' F2 A7 J02-1-2初识机器学习.mp4
& Y/ q. u5 L7 l02-2-2-2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
% p. ?) I$ y9 K2 @1 p' r02-4-2-4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
3 C: N! y5 m8 J( g" K/ {
: X9 o3 P  x! G- u, E" Y, t& i: b03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
* h* L4 n$ E$ O" Q+ M. l5 a  ?03-1-3课程使用的技术栈.mp4
9 C5 C4 n4 ~  ?2 n' e! V03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
2 V0 c; C5 G2 K0 J/ }' P; s03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
/ }" ~: }; M# n; W" ]- R03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
$ v2 l/ h  y) Q2 W* J! X03-13-3-13Numpy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
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
$ v+ J" g/ k/ {1 s0 D03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
" o4 V) w2 e( J03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
5 k& u7 V3 m3 Z3 S/ t9 J+ o4 j03-6-3-6Numpy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
5 r: J, d+ Z( a# f03-8-3-8Numpy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
0 j# x2 q( ~/ Z! B% x+ o' I
04-1-4-1本章总览.mp4
" n4 M. c0 f3 y04-2-4-2KNN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
* W! m, |8 M  S1 m04-5-4-5模型评价.mp4
6 {0 J: R( H, n) K4 E: J04-6-4-6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
7 g- B5 |! s1 H# a04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
2 B" O0 ~* v" _: R3 H+ ]
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
05-11-5-11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
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
* ?2 S( C% B7 l3 q( g
# `7 C3 N6 ~: r〖下载地址〗
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