机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
* I. w6 X8 E* L7 U; {7 ]. [) D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〗
( m$ e2 T+ X: F8 O01-1-1课程内容和理念.mp4
6 b' z& Q$ s  `3 q; Z9 v! b, z- k
! ?9 e# F* z, m* K. C02-1-2-1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
. |4 X: Q. _( r4 ~' \02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
7 ?2 W4 N9 r5 P1 g: l  J9 \% Z02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
5 y7 [+ N( [/ d% y! b) ~02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
  j2 n! V. y) E; [6 N
* [$ K+ K& h( V1 \% `03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
2 u- e, D$ \" ~& K$ n% `* H7 {) X03-1-3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
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
& r' x0 H) H6 T# Z2 _; B6 d03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
! ?3 c8 C! h: a9 o03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
+ P$ m1 ^3 x/ p% Q: l03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
, s, P7 v) P5 P0 M03-5-3-5JupyterNotebook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
9 ~: }( \* A; h2 A, j03-9-3-9Numpy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
: }8 v( E' v9 A. c9 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
0 z- J% v/ ~% r5 m04-6-4-6超参数.mp4
8 h* e4 v$ k( X) s! M' T04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
  M: s  G8 a" @+ B  Q) w5 \8 I04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
8 X+ ]# A+ ?( L8 F9 F4 p
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
1 c7 `8 |2 F: K+ G05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
! v) H5 @& z! r$ m* w! s1 d05-2-5-2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

" Q4 q5 |2 v  i& }6 o- l〖下载地址〗
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