机器学习必修课：经典算法与Python实战

+ h5 B; V8 x) Y1 p$ w) |6 m% T
8 x9 ~9 E+ k% P0 x. \" s+ J( w〖课程介绍〗
. E" r4 a" ~8 V3 Y  T, N5 ^" \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〗
$ @7 `9 I# G- F8 {1 B9 s* ~01-1-1课程内容和理念.mp4

: Q$ Y0 i4 ?" U& e02-1-2-1本章总览.mp4
5 j; c) C" c" b3 o02-1-2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
6 e% Y% ?) Y4 Y5 S( r02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
. d  I" E& A; U, {- l/ B02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
1 r9 z" q+ U' I" \0 g02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
4 p. j$ F9 w& T6 j# t! v$ [* }03-1-3课程使用的技术栈.mp4
; y# e9 d9 i5 [/ g03-10-3-10Numpy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
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
" R; T( c* g3 H6 {+ K# y03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
( \/ f$ t: Y; {& r. L03-4-3-4JupyterNotebook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
03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
9 a( W1 z* o$ y5 y9 {5 t8 t03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
, e/ E% }! p  B5 j$ P03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
# F9 _9 ^& \; a. n) V3 I  u) \" A
04-1-4-1本章总览.mp4
7 g  |. N. O* d# o9 k04-2-4-2KNN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
$ ~! }* |# r7 x5 J- K. [& G! y04-6-4-6超参数.mp4
: y+ i) c: p1 h# z6 J  X04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
2 O4 e( H! f" T+ m  i04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

7 f/ Q7 c& w( \, ], k05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
' q1 P; ?" X+ `7 \9 C05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
( l. D5 S9 F! B# h) [3 J05-2-5-2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
0 J1 r6 ?) B2 i  Y2 e05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

& i5 D* X  l7 Q" ]〖下载地址〗
  L( \# N- P: A

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