机器学习必修课：经典算法与Python实战

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- M$ L1 a* i$ s% o) V〖课程介绍〗
" F9 Z( I$ l5 P5 T# ]7 F2 H) o' T( E6 b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。
! A' I; f# F$ R5 e# ]〖课程目录〗
! J. s) _3 I! I3 e3 Z01-1-1课程内容和理念.mp4

1 j3 g/ I( ?. f1 c$ g02-1-2-1本章总览.mp4
  e3 z9 W2 X) ^9 q02-1-2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
1 k( B3 i1 {) k6 T6 t0 T; g02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
' _- q& U; X" I, [* q  t02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
; k  ], L/ W. P$ H, E- H* H02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
6 g6 H0 H8 L  j3 Q7 ^8 r* G
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
5 b$ k, N% k4 B. ]' B" c' I03-1-3课程使用的技术栈.mp4
& N6 P6 H4 O6 K8 s8 Q03-10-3-10Numpy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
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
- G" y1 G; y; l+ ]: U03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
/ g& K- M4 s& J: G03-6-3-6Numpy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
2 K% F5 g9 m' p
04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
. F3 T8 k4 [0 l04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
8 T' I4 \" `- f7 p* a04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
, U+ G- T0 S: E! z/ a. X9 X04-5-4-5模型评价.mp4
+ y- }+ S* r# b' m& D04-6-4-6超参数.mp4
# }, X7 E5 N- r2 }04-7-4-7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
% J8 e& K8 Q- G, h
) t& B6 _7 [) X2 y) C05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
( N7 y2 U7 U9 T; i& V( a( }- G05-11-5-11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
05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
# ^$ z8 s  @: b, d7 W6 D+ f. s) E05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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〖下载地址〗
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