机器学习必修课：经典算法与Python实战

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! e( E- t2 h# {" V" M. v' j〖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。
% P3 E5 Y( Q' z6 D! @3 X* F〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
, D) G. k2 o1 K* w5 C# ?) O  [02-1-2初识机器学习.mp4
& k, y* M6 n, U" O$ S02-2-2-2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
& t1 p5 a6 m  |0 l9 _02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

% t0 F$ W# q0 C03-1-3-1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
$ j# X9 X5 ^8 Q6 @03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
8 L' g; ^6 X% H3 o' D03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
1 ]2 |$ x5 \. {' W. U2 f2 M03-13-3-13Numpy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
' W  @9 B8 b( H# c6 c  S9 U03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
( h$ y0 j: j/ ^; p* i03-4-3-4JupyterNotebook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
5 t* D! K9 J; ~4 n1 w" @5 Q03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
% J1 G1 X  m$ D: h
04-1-4-1本章总览.mp4
$ x- J  K1 `  w5 L; r: n& b; l1 s6 ^2 p04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
/ f+ m9 V) v9 A, D( w" z8 t04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
3 s* ^) d0 _6 x: n+ O04-4-4-4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
, c, U( X+ a& W04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
* U  c8 G- L3 C$ X' s; e9 r% ]8 l1 F# }% x
8 ~$ p' `8 W; w0 k) U+ Z/ ^7 N. r05-1-5-1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
  T! K* u. \$ `9 B8 x& ?05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
* Z$ y" _# X7 ]/ S05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
4 A! c' k! G' O/ d  d1 s
* W' M% c/ o) |1 u& z' V〖下载地址〗
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