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。
2 [/ W9 ^; Q8 X9 `0 \0 s〖课程目录〗
5 t, C9 w# `: P1 c- {. K2 p) t01-1-1课程内容和理念.mp4
+ y- B% }% d: q
' u  S5 a5 e  _) d: K6 y3 N02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
6 a3 m! B& O4 a+ V- q02-2-2-2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
5 B# C7 G" ^3 b) K$ t# z02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

3 ~2 g* M. ]# \- n8 F03-1-3-1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
( c' K' Q/ A" A6 @3 H+ U7 d03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
9 j$ X$ j6 y+ N. v03-11-3-11Numpy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
( }$ B% W  j# b" X( v03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
- t2 V$ x; F/ z* h% |; _' h03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
# I$ k) i) Q2 x1 T03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
: f+ q4 C+ a) Q03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
9 O& N0 e6 F0 y! ~03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
8 w: Y. B0 ~5 M, H03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
7 j; t5 v4 O1 E+ X1 V; m" Q03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
$ {( M; {2 S5 g6 B03-8-3-8Numpy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

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
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
3 y4 I. H; Y6 w1 r( ^# ?04-6-4-6超参数.mp4
& y  j' u. R0 C  \7 r" v04-7-4-7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
! F0 T1 o% E: \5 J
) O0 M8 |! l. C& j# E05-1-5-1本章总览.mp4
. m  I& C. n: N% L05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
0 y% Y  s6 ^" T' u* f* i0 U& 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
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
( T( u% A; Z) O) b3 L/ f
$ u( f, a, B0 s5 l) X( S9 [9 B, |〖下载地址〗

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