机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
1 f% J* M# U. Q& I. ^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〗
3 u1 ]* K5 K& h2 Y/ t" _01-1-1课程内容和理念.mp4

" F% q0 ?5 H8 k7 T! V# f$ B02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
/ r6 _! S) N. ^; x9 X8 Z02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
1 y4 r8 I4 Z3 D' U& J02-3-2-3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
/ `9 e3 b: j  `& u* K02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
, T. P1 K! m. `/ c$ n, U
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
) [2 v7 c/ y5 W  ?! Y6 x03-1-3课程使用的技术栈.mp4
) |5 V: J  N) S3 d( g& p  s: x1 C; M1 }03-10-3-10Numpy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
03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
  G( @6 M# ?+ b, |( q03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
+ x8 W: M) S7 s03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
& N- n2 _, Q' j. \: E( w03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
; v0 Y6 u5 b2 J% [9 N+ F03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
5 i9 X: S; s! W: z9 M, k03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
0 I- ^( E2 R( R03-8-3-8Numpy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

& {# E( N! q2 f& t) C; G4 w+ g04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
; q+ F9 t2 ^$ E0 L/ p+ ?! {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
04-5-4-5模型评价.mp4
' n7 i8 ^7 F/ m+ i! @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
8 c7 v3 u" \  d+ z% x" v! w/ x' ^04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
6 a$ @5 Q0 A5 \1 l& D
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
: A; T1 s" |- [- G" X/ ^0 M0 g- \05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
9 c+ s: d. Q" {# B, F05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
7 t8 ^$ q& x# E: g, E# [2 l05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗
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