机器学习必修课：经典算法与Python实战

- b, h# F. d$ z" n* ?〖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。
1 Y' o4 W% x9 n) |- J〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
6 N2 q6 F2 \, t" t" a, A% e0 U
8 _. p- \: T' @02-1-2-1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
" u+ R- g- m+ _. \! V: q02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
6 k/ \8 q( Z9 @7 |02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
& e- t- T% a0 l3 _" y
4 b3 c: |6 x7 l: D, F/ l03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
# g7 o9 I$ G* J" Q03-1-3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
& }; o' W. L6 E" y4 H03-12-3-12Numpy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
3 y( }1 G$ A: y, `9 E3 I03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
$ o: t# g* T' B' c4 ?03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
# K( ^, v; I$ S* Q: Y7 _7 T- G03-3-3-3Anaconda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
( v' B+ C/ I* x) `8 c
04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
* o! @; w  t) l; c) m& M04-3-4-3KNN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
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
: J$ C3 h, l4 K8 d: \$ I) Y: m04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
) @8 `3 K# }6 d% W5 q0 a& m
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
2 z2 r! L8 s* ~- b05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
- A6 ]) L/ Y$ n% X: S; F( \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
" C0 l$ I9 @& [+ w
〖下载地址〗
! ]/ D& L. `$ @" {. D7 H. R. C

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