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。
〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
$ r2 p; Z3 X+ A' n3 R8 C* V02-1-2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
: A5 P3 Y+ ~. Y! r$ N% `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
, V4 e) n" I0 A& {- e9 D: X+ W1 {
2 f" |3 q- |: s4 J+ S03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
1 v; Z, o5 |0 X+ X+ _03-1-3课程使用的技术栈.mp4
' m2 |7 M* A( G4 f03-10-3-10Numpy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
" W, P7 J: j1 X% s* B" j9 e03-13-3-13Numpy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
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
/ m7 g1 h) P) t( @& P03-6-3-6Numpy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
+ X1 g. Y* |; o% W' z# ?% 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
( w9 |) c- j( q
04-1-4-1本章总览.mp4
! M8 e4 Z2 E2 @  e/ Z04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
# Q- n- I3 e: v2 d) R; w: r04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
) A  N/ N7 a$ Y6 n* Z04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
4 h: N  }7 |6 \04-5-4-5模型评价.mp4
& o- J. ]4 ~6 N9 k9 U6 E1 J+ y- M04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
, y  \& V& Y9 n- u6 \1 F' f04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
) M+ M5 B( K  ]7 h
05-1-5-1本章总览.mp4
1 z0 Y9 \$ l1 j( v: p- k, N05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
+ l5 y+ q8 ]; a7 x# E" u05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
  [6 O/ Q' E1 ]' K2 o0 Z05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
. b; T9 H6 \# }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
( e  e  s5 a- Z% p) }% w7 `
6 a) B. U3 _+ N7 C3 j/ ]〖下载地址〗
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