机器学习必修课：经典算法与Python实战

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' ]! u/ `1 k/ C' w〖课程介绍〗
9 k5 P! P, o; I& s) f! |7 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
$ r0 ^& l" u$ T9 g5 _9 N0 G
0 }" a; I* O8 j: h02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
1 z: z% o, g; U* {' }% q0 e02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
0 L* d* z7 |8 _% `0 V3 C. s02-3-2-3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

03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
( X& t6 S9 m* V8 A6 f03-1-3课程使用的技术栈.mp4
/ @& u  I3 T! C9 h2 g03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
) e4 S) d  g5 v1 k' D; F' T6 j$ X03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
1 d) I6 y& K* u/ E4 u3 \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
03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
/ L) Z+ a% _7 i( ^03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda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
$ B4 B7 x  k. ~- k7 x03-7-3-7Numpy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
: c7 k2 }! a4 N; I04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
) J" S( _1 A0 r/ I; w! A! M; t+ D04-3-4-3KNN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
6 r' M4 L% Y- z8 d  F/ V04-7-4-7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

05-1-5-1本章总览.mp4
/ D6 a( {) H0 |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
4 T& k+ ?$ i+ i05-2-5-2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
0 T7 x/ W3 Y2 w$ `+ x5 Q( x05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

2 Z8 I9 y. ^, x3 C+ N" o2 w7 ]) B〖下载地址〗
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