机器学习必修课：经典算法与Python实战

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6 C" n! T) U/ X) k) 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。
8 k! ]) H! z  G1 t- G% H+ J〖课程目录〗
1 O# ~/ l4 M' M% U7 z01-1-1课程内容和理念.mp4

$ D. o. R5 j! {2 k02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
/ `* ~: a9 ^$ c3 D: z02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
9 _4 t! L; _& z! z02-3-2-3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
. M" m! J& I; `  ^& X( G, M02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

' c" T3 A4 J. a8 @1 L. }; k03-1-3-1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
03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
  C+ n7 q5 ^  M5 N( |3 g03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
& h1 K, T2 j4 ]3 B# E, a; l03-12-3-12Numpy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
4 M4 h% D7 e2 J) c0 [' |5 q0 C/ g03-14-3-14Matplotlib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
, a- p2 }" y) H/ u( v+ {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
03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
9 b1 _3 c9 j7 n+ ^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
' {. p; }7 m4 a' y* _; Q
9 [4 I* `( U- m( H. d9 E( {; a9 R04-1-4-1本章总览.mp4
* l( a( f+ u& k. n04-2-4-2KNN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
  G) c( a( l. ^5 G. r04-5-4-5模型评价.mp4
& v4 n1 Y6 F& r: g- q: ?, X. W2 o04-6-4-6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
, E; o+ K8 `# s2 n% S+ M* V% H04-9-4-9KNN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
05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
0 G) E2 K( a6 n8 E4 C! T( \: n05-2-5-2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
  b' n; Y& P8 o. J4 Y05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

1 Q5 h0 B2 k9 O, F$ D5 S4 {( v〖下载地址〗
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