机器学习必修课：经典算法与Python实战

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: x) g' W1 h. q! C! e# X  y3 f( X〖课程介绍〗
9 [: \  e' T3 L. m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〗
3 D9 U, p5 d' u01-1-1课程内容和理念.mp4
5 x* }1 l& o) \
02-1-2-1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
3 Q7 A6 R6 `9 ]5 D+ w02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
. h5 C8 U1 ?2 N5 ~02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
: v  |5 P# L9 U4 l7 J02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
6 Q/ w4 y$ ~  u/ I/ E& l# ]
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
03-1-3课程使用的技术栈.mp4
" }) p9 h9 D9 U* Z/ B03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
# Y4 I! u, u( H. K# ?* [0 V# v7 U03-11-3-11Numpy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
: c( j/ q6 g* r% T7 h. l; m03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
$ e3 Y5 v7 L9 P6 m! z* R03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
2 }0 x; u0 w& }1 a5 A' i# i03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
, G8 @# q$ [) P9 @" ]03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
6 M# w  E7 G3 H! i0 i03-5-3-5JupyterNotebook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
03-8-3-8Numpy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
) }# m4 k! ]' e, w9 f& Y. d
04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
3 ~- d9 T8 r; @( C& e4 K. f04-3-4-3KNN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
) U; T6 V: z; u$ B3 L04-7-4-7特征归一化.mp4
' d, k1 b" N2 z+ ]; P/ d. G* e04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
( W! a' n" u5 {* t04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
3 B! k4 @0 ?% K1 I2 j7 k; S
05-1-5-1本章总览.mp4
, y/ A. [$ [, y9 J05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
) S6 T9 v- Y3 w/ `1 }5 Y% d05-11-5-11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

6 n& T& i' k8 p0 f; m' u; f2 H〖下载地址〗
5 B) X- P* ?4 |( C+ X1 b& Z

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