机器学习必修课：经典算法与Python实战

- g5 n5 q: _; b0 d) J* t〖课程介绍〗
" h$ R# g* h6 a5 K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 f, s* z. ~% N- ~3 K2 h2 D〖课程目录〗
7 b( \# Z3 g5 h3 N01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
. i, ^# Y* _3 R7 [4 Z3 O7 p02-1-2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
) m) N- H* Q4 c- i02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
5 C! i/ q8 {, z8 _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

03-1-3-1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
( y! N1 W; y8 B03-10-3-10Numpy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. [3 z2 n+ ?+ C, m03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
7 P$ j; |$ t/ ]- `5 ~8 w+ b03-13-3-13Numpy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
1 [1 J. ^( L, n* i* T03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
& z) r4 n5 s' f2 a5 O# |9 S& i03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
; J  p* g, T# C2 Z; l03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
2 P) _+ P; z+ l! u/ W; B03-5-3-5JupyterNotebook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
, w2 c  m3 F0 O- Z8 t9 K5 X. S03-7-3-7Numpy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
) Q7 F) ~4 b) z1 L- E; }
5 ]# d: r6 ^+ @3 V3 D( w% ]04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
$ X3 f* ?9 x9 F7 Y: u6 H04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
, ^0 b; O6 f; M) r04-5-4-5模型评价.mp4
+ ?1 G' _8 b. k( p9 V0 h. r2 ?04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
3 ~1 D% o3 t% W, F+ M04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
0 ?! F) T- }0 C( Y7 a
) h- ]) \0 h9 x% l+ x" ?. o05-1-5-1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
- C+ [/ ], X# R05-3-5-3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
; J3 W4 J" e( G9 S0 x5 ]  J- j
* A8 p' ~- @* z4 u* d) s2 J〖下载地址〗
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