机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖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。
/ f( H! \$ j1 H1 ]- Y* U〖课程目录〗
8 g. {+ g5 K" F$ _+ L5 D% i% ?7 N01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
4 y& h! s8 t( ^3 d) ]" ^: t02-1-2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
9 o  Q7 N* y( P$ N* P02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
. x3 u" q. h, n) _; [/ Y& t02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
) Y7 o# r, |' h0 D% O' X* h3 c+ V  c: Z02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
8 V5 D5 e. v& x1 l- t, M
8 ?2 R3 `5 S: [" h5 c2 w1 E03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
$ K7 ?7 b) {2 i03-1-3课程使用的技术栈.mp4
$ W3 u' b& X* i8 P, k& C2 k$ [: c, l2 e03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
03-11-3-11Numpy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
03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
- E( v* v5 O  d2 P03-14-3-14Matplotlib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
; [& @1 O0 J9 F3 F03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
7 H* y8 s5 d! N* m6 x' u03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
: u. g9 M8 R4 m! Z  N  T03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
5 i9 U% _: g7 J8 j03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
) q' v% v/ W) a# u9 o/ i  U, _03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
) r' J; U* C% F# j
2 c" d  m8 {5 X* H, o+ l1 T9 ]04-1-4-1本章总览.mp4
/ {) u: _! ?! \: U' M( a( u04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
& ^+ [! j& P4 B0 V04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
3 ~- G9 Q& l* Q( [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
* e1 F6 v% M4 G: ]04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7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
+ F) l) M, `' j- d. C1 W
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
; H7 z3 r2 ?- p; }05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
+ Z* n# Z; y& d) f5 M( y) K' K
〖下载地址〗

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