机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
; p3 k2 u, C$ x  i' t+ D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。
) n9 a- v4 R: V〖课程目录〗
- r7 i3 c; {* T9 }01-1-1课程内容和理念.mp4
) X6 O: |$ {+ N8 O8 i6 d5 e4 [
02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
6 \; ^. z: k0 l3 P  _6 T  J02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
* M! i) u4 q' \0 a) }* S2 E02-3-2-3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
: Z* E6 a7 t& G02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
  J. ?1 J8 k* i
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
& t4 i) w" p- i& Z  I1 y03-1-3课程使用的技术栈.mp4
( r7 V4 h* [6 z# a; T* |& \5 \  X03-10-3-10Numpy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
7 D$ C# S  y" f# h03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
% S5 o* V6 s4 J. T) l, D. |03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
/ O8 T- {& w8 N- X0 ]03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
* t4 x* l6 M' y( f. }4 _2 L03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
  k* V" O0 T: Q: P, x, l03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
( z$ P. [3 w9 Q* T1 b, n03-7-3-7Numpy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

04-1-4-1本章总览.mp4
3 O0 ]8 g. e& Y& o+ f, o04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
9 z7 x/ K: d3 W. t6 C: S0 [04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
& l/ p0 g( B' R1 }1 o  M04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
- s" R( |: x) x4 L04-6-4-6超参数.mp4
. f* S. q# w0 F# A0 T' }04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
0 Y7 {3 F- \8 E1 L5 B04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
* _8 \; j/ t8 d& i05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
! |1 h5 E1 D! L2 N( P- O; L: g05-11-5-11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
( H8 S" |5 Q" z2 p+ @+ q05-3-5-3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
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〖下载地址〗
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