机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
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〗
4 N! G" [& t+ v& @01-1-1课程内容和理念.mp4
  _+ o/ b  N. z' b
02-1-2-1本章总览.mp4
5 I: `" J. R+ u9 ~6 x  x. W02-1-2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
' h4 y) L+ t: Z6 x0 h% h02-3-2-3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
2 V) f' _, U+ t+ I, T02-5-2-5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
03-1-3课程使用的技术栈.mp4
1 s; v0 \' J' Y& i  r' A5 r8 M03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
% Z6 p; i1 M6 ?* f2 `03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
; n1 R8 u; s* _0 l9 d+ v03-12-3-12Numpy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
% N% g" s2 |# P7 d03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
5 S  m4 ]) ^/ _. w/ a. i' H03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
# F: _8 G0 o( J* Z1 Z5 R( u& N2 K03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
, G0 r. ^! ], p, s: z7 Z03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
9 @" d- [) l" I9 D2 D1 w03-6-3-6Numpy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
2 _7 g1 L" F+ d' w$ P03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
9 j, \. x2 X5 x% ~9 T03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
* B( y0 u/ d, G) n0 U; V& W* Q  Y! ?
04-1-4-1本章总览.mp4
  g% C' G0 T; {% C* U" ^4 K4 L04-2-4-2KNN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
04-5-4-5模型评价.mp4
$ ?% O6 r; E+ ]04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
/ K. j; Y% z7 x( ^* @04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
+ h3 p8 C& V! O8 Z; ]  y! v04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
0 r! t1 V% h2 s3 q05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
8 f7 b2 c2 w$ O' D) ?" T05-11-5-11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
0 n+ }1 u  |! n- S05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
+ a7 f4 K9 j6 N0 g05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗
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