机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖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。
〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
* D) o; b# [% q2 L+ u! o9 s
( m) k( X. J7 h% h3 z4 n5 ]8 l$ z02-1-2-1本章总览.mp4
7 y* \0 z# u2 `! @8 i# Y/ C/ _6 R02-1-2初识机器学习.mp4
( \3 l7 T, M7 Q' K02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
  n4 {) v1 e& n1 V02-3-2-3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
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
' n1 E1 U8 |- j3 W5 n& z
# {0 U& R4 c( u& `% Z03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
6 }( ?7 f7 i2 c5 I$ g03-1-3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
03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
( a8 x" n  X( e) w! P( [7 `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
6 E7 B' ]* T$ o- z2 X, @) B03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
4 ^  U$ i$ N, a03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
8 s8 N1 t( B4 K: E03-4-3-4JupyterNotebook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
6 `- {9 M) z  v1 |: m03-7-3-7Numpy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
* z6 l$ C) a& H04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
2 Z, R9 _" ?8 M1 @* _6 r9 D$ |04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
. t' A/ D5 l( t* x3 r04-4-4-4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
+ G' c- x1 n2 n, s+ r1 o  K04-7-4-7特征归一化.mp4
) Y, G/ \; k" M# [2 ?! k$ {04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
, [9 x2 o& U! u6 j04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
, _$ v) \+ H+ S+ I; b: h
05-1-5-1本章总览.mp4
# X8 F+ }2 s' i) ?& 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
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
6 ?; z7 a7 j; T1 o  P2 ?05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
& {# x6 e- ~9 D- N, y: r
! |) {% a* n2 T/ K6 G〖下载地址〗
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