机器学习必修课：经典算法与Python实战

6 ^0 g$ ]0 T! u( [+ ?. k) H+ t2 _〖课程介绍〗
. @- y" v, |/ D" i5 B/ k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
' o4 c. j: l& a- Q+ Z
; Q* B3 ^) R- a$ N02-1-2-1本章总览.mp4
. K. V/ E+ y0 X, O  k/ A6 d9 e02-1-2初识机器学习.mp4
+ T. r+ g( o9 ], n02-2-2-2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
: F. D$ L1 `: H6 z3 Y% v02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

03-1-3-1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
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
7 J5 X" L/ |7 _' a* ]$ F# I03-13-3-13Numpy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
4 f% R1 m* {  Z5 U* y# {03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
2 g- m6 R# I1 u$ U% s8 _03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
& y" x7 T' U* d' W1 h8 C- ^03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
0 |9 [3 L/ `8 c; O: E9 ^3 W$ z0 k03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
4 r2 q5 A4 h  a- T+ }% u1 Y* p, B03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
/ B4 x0 L  d- V, T) J03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
: I) X% I" G6 n% E/ }% H03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

, e# t$ y5 \* L04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
9 d8 {9 B, Q: H+ \0 e1 J04-3-4-3KNN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" j. v- Q( H- }* k% f04-5-4-5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

5 k7 k* d# A8 a. S1 X6 r05-1-5-1本章总览.mp4
: U; V4 ?$ v; P' ~  X05-10-5-10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
7 T( ^: N! V0 T- t3 N; A05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
1 _$ N# I+ W, h6 N05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
1 y- i3 K6 n) X$ q05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
1 J5 Z. R0 P) n- q
〖下载地址〗
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