机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
7 x4 L5 ^9 S, v: x$ e* v" g  O4 S- @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。
$ ]  {- ~8 \+ E# B; H! _/ ~〖课程目录〗
4 x6 K3 u: v- F6 M8 x01-1-1课程内容和理念.mp4
, U$ U) ?9 v6 H5 U& }# ~  C# s+ p
02-1-2-1本章总览.mp4
/ O) I" U; ], k9 t02-1-2初识机器学习.mp4
* J9 G6 N; N, j0 v2 A$ d02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
& ?- q- \+ Q  E+ l) I. {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
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
* {& O6 ~' K& P+ H2 {
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
- Q5 k) L! f; N. l) Q+ H6 w7 x03-1-3课程使用的技术栈.mp4
( L! g/ F1 R" z2 F03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
) I* t& ^3 p' F03-11-3-11Numpy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
$ q5 ?# U1 M6 ^, F! S# x03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
9 o! |3 b1 }* z# J03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
2 W4 D% v/ p, J1 m' v2 n03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
) j- |8 H' H9 ?2 W03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
8 k3 O1 k( I" m- x' H8 i5 ~03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
; i+ w- X) M3 B6 _03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
0 X5 [' x- ?5 ^- A03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
" i$ O4 H9 Y9 M9 E03-8-3-8Numpy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
2 H5 U! M, q/ F7 N; W" I( T- n- g04-2-4-2KNN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
04-6-4-6超参数.mp4
7 g& |( s, ~. J04-7-4-7特征归一化.mp4
+ T& S! Z  v. l: r* W04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
. _7 d% `# U5 X1 I# D& {. s
05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
05-11-5-11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
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〖下载地址〗
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