机器学习必修课：经典算法与Python实战

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9 e+ H7 v0 m# b" b' n〖课程介绍〗
. H& l$ T$ j0 ]& n6 n" V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〗
2 U9 k- o: c' k3 }% D8 F01-1-1课程内容和理念.mp4

4 ~7 B% {* M7 k2 c02-1-2-1本章总览.mp4
9 [0 {6 l- s$ k1 ^/ L: E! ~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
# ?$ [1 q7 T" r4 K02-3-2-3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
. ]8 T8 Q1 u9 S2 }& ?" R! R
, ?6 _% [7 V) F8 D. l  S; C03-1-3-1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
9 Q: o# W; H/ q; f7 c2 C! b5 ]1 m03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
% N+ m% }- }7 D/ j: g$ I03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
( q. f6 }1 A! e1 {* t8 x' J03-12-3-12Numpy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
, l7 |4 ?0 u3 i) B( Z6 d* w* w03-14-3-14Matplotlib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
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
, a# C) P0 @, V+ K/ l' j( w$ t& A03-7-3-7Numpy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
. b$ E8 O& d8 r! \9 q, |03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

( W/ `$ z' m- }) R: Y6 L04-1-4-1本章总览.mp4
5 z" ^3 G# e, N9 X% ?04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
" o8 {8 K+ K8 Q: k04-3-4-3KNN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
4 R7 s: \% \! H2 p04-5-4-5模型评价.mp4
: N) C& [7 l* o) c7 z- W5 T6 r04-6-4-6超参数.mp4
+ q7 R  i$ T: O+ q% }1 j5 e, b& [04-7-4-7特征归一化.mp4
# g; W0 w5 O) x5 r; z, ~+ P04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
- L2 d  x1 n$ _4 @2 j( L" s04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

0 j4 ]6 P6 }0 x4 e05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
7 e, J5 Y: J7 Q% y% S05-11-5-11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
6 K& I' u3 }7 j) A6 W- W05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
+ j! w, S% N$ b: T. r+ O
* F! Q2 `4 S; i& l$ ^〖下载地址〗

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