机器学习必修课：经典算法与Python实战

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7 P+ }" L  Z" ?- K〖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。
& Y, q8 ~/ v" l〖课程目录〗
+ R/ n+ ~/ f! s8 j0 c01-1-1课程内容和理念.mp4

0 \& I, k! m) v) E* l4 C% |2 e02-1-2-1本章总览.mp4
3 s) f/ Y( t! m/ g: i9 z! b02-1-2初识机器学习.mp4
& P0 U) T- e- \' Y02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
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
* l, l. z* U/ p, u& p02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
, e3 a4 o0 a# A+ R; P# O
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
* p+ G& n, O, H  \7 j! l5 V6 ^03-1-3课程使用的技术栈.mp4
3 V, j% V. M. ~4 L# H9 v  k; _03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
: n/ p$ ^3 |4 P& b, X& s8 c9 O03-11-3-11Numpy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
) b7 I2 C! z: f3 \6 l03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
8 n# c, S- l( q$ q/ V8 C4 B03-3-3-3Anaconda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
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
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
% \- k/ ]# o2 A! o4 |5 K5 Y
04-1-4-1本章总览.mp4
3 s1 f5 l& j0 @3 j04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
9 Q$ b* f" t" z2 V6 r. I04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
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
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
( `: K  D  {( F; u4 P; C- n
" i# C0 [# m; L/ P05-1-5-1本章总览.mp4
9 O" w  D3 @7 S. E05-10-5-10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
* G, w( B' N, ~" W9 k, ?7 D05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
# L6 n% W: U3 n9 J( G05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
( A! D" d& t0 q( |05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗
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