机器学习必修课：经典算法与Python实战

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, h9 G' U( f7 s& E( R〖课程介绍〗
" n4 V8 }# j3 ~' I3 `* {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〗
& S9 a, q% _. r7 k& f01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
2 R% F& ^( z* @) I+ `$ `02-1-2初识机器学习.mp4
& l5 `' Z# F3 D* [02-2-2-2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
, y& {* s& d; {0 Z  k% \02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
" C( s6 Q, z. i9 r  h
03-1-3-1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
4 @. ]. }  U; E8 ^" _" V* O) U7 r# ?03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
" q; g/ w1 s( R4 I2 g9 U6 `03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
" s7 S7 _, t# w; m6 Y03-12-3-12Numpy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
$ L: k  }" G2 y4 ~$ w) B- v9 e) J: T03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
% Z# P% J$ v% x. [03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
) i  T# i7 Y" f0 j$ l03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
( G1 l) J. k! q/ M# }) N, E03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
2 U$ o7 L# a  f9 o6 _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
$ l4 b2 ^3 w0 o: o, R; m: e03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

2 B9 P2 Z5 m1 u04-1-4-1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
  Q4 Q1 x# L. |5 X+ K# V. S04-4-4-4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
8 z* K/ K! ?4 X0 i6 B0 }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
" }3 H% x/ G9 V8 J8 ^
05-1-5-1本章总览.mp4
8 I; _* F+ O' `05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
, @+ t/ n7 c% ~0 }  ~  {! U05-11-5-11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
# f8 N1 u& r9 K* t05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
; f- k* I7 C& |% r6 D05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

% H5 Q0 ^4 V& q" n〖下载地址〗

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