机器学习必修课：经典算法与Python实战

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  G' @3 G4 u% |0 v5 w/ E6 T; p〖课程介绍〗
  e" {3 g2 }  [  H9 ]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。
( k% E. L, z5 a0 \2 l& U9 P〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

& o. C0 ~3 d* w- y' n( D. l/ o02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2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
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
+ x" `# ~6 H3 L+ s02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
0 K7 `- Z: D1 g9 O" e' L# l9 _) T
5 h/ q, k0 N: j4 p; a! C0 v03-1-3-1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
5 V/ i! v; e  X* [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
- z6 S: I* J/ K/ h6 R8 I" h03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
) T' |$ A3 R; T3 m' q2 U+ ^: Z03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda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
' C0 ~9 S& X9 e! `, O0 ]9 ~4 i03-7-3-7Numpy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
9 l; m, u, @2 k$ S1 A2 T
; S+ t* f3 i+ G0 ?' _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
04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
* J: U4 A8 m& }8 o# Z9 r2 v# c/ n" _04-5-4-5模型评价.mp4
2 e. o; y. X) b+ d; N! w, }04-6-4-6超参数.mp4
2 p" U  h% h7 n04-7-4-7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

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
05-2-5-2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
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗
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