机器学习必修课：经典算法与Python实战

6 ]! Q% k# X0 l  y. T; K; _〖课程介绍〗
+ j; Q6 h1 U: d, [9 O# l2 Y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。
* h1 p# |6 p  i+ ^0 X〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
+ H. P( f" h! V, s/ X3 J
02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
' H$ a# x! \- D  J02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
0 a  I1 Q2 p( B- y) s  X; i/ F6 ]2 o02-3-2-3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
! M; S) P/ c4 r: i3 M02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
& Z1 X& _. C2 n/ U; F+ j! u
$ {- w* p- B0 s0 C03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
# X. _! Y- R& L; z9 z03-1-3课程使用的技术栈.mp4
! F1 G9 Z6 C' x+ X& n" c( {3 A7 t03-10-3-10Numpy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
/ }* x' D9 j7 @/ @% \6 q* E03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
! b' a3 M& n; F+ e# U03-13-3-13Numpy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
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
- h& \1 Q1 ]! R0 n03-4-3-4JupyterNotebook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
3 y) N/ |& v0 g2 E8 f1 e6 y03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1本章总览.mp4
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
9 B& E* U/ _6 V, S  c; i$ T04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
) j) a5 p2 \. d04-7-4-7特征归一化.mp4
6 q. ?. }6 Q6 e) K! ]' H6 r4 D04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
/ u& t4 a# @2 P3 @04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
( Z5 D8 M8 H& V/ T8 N0 G% Z( P
05-1-5-1本章总览.mp4
6 `9 p4 n4 V: u5 `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
$ o( m" D/ [* s4 [05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
- T" i. S' h& y4 d05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
( r5 }6 [0 `% y  x05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

5 F8 _- d5 [5 S1 J3 ~! W# R〖下载地址〗

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