机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
+ Y$ Q( I" }) S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。
2 g; r$ j" s0 X' h# T7 v. U〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
6 Q$ V) ^/ K+ ^: Q1 Z/ j
. S8 |$ z4 k& x( `0 D+ \  [8 \: {02-1-2-1本章总览.mp4
( {7 ]  C' H4 A& W02-1-2初识机器学习.mp4
+ q# G# d, }, R' b" t# I5 [! `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
( Y6 {2 p- Y: {! k# M& q02-5-2-5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
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
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
4 J& ^% t7 W+ X* Y: _0 z03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
  f: K) R6 d' D03-2-3-2Anaconda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
4 d8 E/ R/ |7 Z2 y; X! ^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
, w0 R: Q/ U, |6 G5 p+ C03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
% \* m  _4 `* ~1 [+ R+ L. H" _0 N; o03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1本章总览.mp4
) [$ f% S5 v1 Z0 D3 ~04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
2 H( d; B% o" v3 K04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
9 _2 D) E7 Y. `- u04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
/ p* l$ K* @4 }5 b, @04-5-4-5模型评价.mp4
( \- F; s* a% }6 e5 i; B04-6-4-6超参数.mp4
# m, n* L  y% V% Z8 S  g, C) U04-7-4-7特征归一化.mp4
2 d7 x* o: L6 A9 f04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

  `% M' g: H* ]( J4 e+ i05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
6 b/ |" a' a8 `+ d# H2 o' _5 Z$ O3 M05-11-5-11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
! Y8 k( b* o& @5 X* o9 z- A) L05-3-5-3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 ]5 k3 u% u* R, ?
7 h# q7 Q  f# A: t  f- F. Q〖下载地址〗

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