机器学习必修课：经典算法与Python实战

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; `! @/ k7 v. Q〖课程介绍〗
% k; Y) E' w8 Q4 H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〗
& b8 A% H; _5 `& I4 A8 J( x01-1-1课程内容和理念.mp4

1 x) Z9 s2 h- a! A/ Q* u02-1-2-1本章总览.mp4
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
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
% D, [* Q$ A, ^
  f' i$ a& ^& L7 V* Y03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
6 h' l: X. Q% ~) Z% ~/ V4 Z6 a03-1-3课程使用的技术栈.mp4
03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
4 @9 G) W8 p9 M- I% T03-11-3-11Numpy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
03-14-3-14Matplotlib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
0 r/ t- @3 Z' p* b3 t3 D* L03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
. u! ^1 f$ m& c2 N2 e03-7-3-7Numpy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
, Y9 G, l# ]4 m0 f8 P6 O$ u9 O$ E% r03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
& {/ \$ M  a& e( O, ]! R
1 ^; {, x3 _9 z" E1 P; @& g04-1-4-1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
4 {; n  P, Q7 L* q* w1 ]( k04-5-4-5模型评价.mp4
3 P3 D( c- i$ [8 C! i9 s. l1 q04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
9 m) d3 z& u2 v$ @- X# Z+ d8 x* a* t04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
; q$ {( F( Z3 h04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

6 N6 T9 c% M. S5 j* N( ^9 o, `. w8 |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
/ ?4 B7 h/ I; l# X% A05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
1 K6 y$ Q" e+ L; }% R5 ^$ O$ L05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
6 C: w4 j' j8 Q9 c7 N# C, }05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
( ^6 h5 [4 k( A0 e05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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5 G2 x3 o# z1 z8 |〖下载地址〗
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