机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
2 D+ m6 d: k, P; c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〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
! n8 N" j% @0 ]4 @+ [02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
2 i  i' H8 c5 Z! f& a02-3-2-3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

( r1 N6 `) B1 k$ P9 m6 V03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
0 V! d( U6 _' |03-1-3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
03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
( _4 k- H* E, E7 v% N% u8 [2 ?$ I03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
. @, \% w, _" v: M6 {- b" l; }1 ?03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
3 G1 }/ M% a( }  y' ?" h- Y03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
% P" m! a9 a% |% U" L03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
# ^" W0 i" a# g0 p) p2 T, {03-4-3-4JupyterNotebook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
8 [4 Y5 t/ P- S03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
) M- _4 |$ u; e( H0 w4 n7 t; X03-8-3-8Numpy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

4 e$ G4 t- |, t1 ^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
04-6-4-6超参数.mp4
1 X8 s9 }  l5 R0 X2 I. G04-7-4-7特征归一化.mp4
: S- Y2 ^8 f7 G: N0 _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
  {1 o7 w% c7 O; @# B* R
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
0 S4 t; u4 K; T3 H4 I05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
! g/ ?0 t" S0 B' F05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
" _5 g, o# o9 @7 W4 T- `% @05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗
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