机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
; l7 v% O. q9 |: c% F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。
9 f; _2 {/ }, K6 b〖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
+ g" }# U& T$ H6 w% }9 v7 i02-2-2-2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
/ y# O8 u/ V' h; j8 [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

; Z" @* P# r& Z4 h9 m6 x- X03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
, l4 f! a# |9 o- ]- x( K$ ^0 [1 T# D03-1-3课程使用的技术栈.mp4
; t) H  J& a  ^6 o# B. t; n+ R03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
) C0 s; Q! D2 ?5 N# k. G03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
: j/ I2 h. x4 Y) s/ T03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
7 d% r; `- I3 c  D  x03-13-3-13Numpy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
6 S* }6 p7 C/ E1 l4 }$ E03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
8 ^. }8 [0 i& n% A, A* E, k( _4 ?7 o03-5-3-5JupyterNotebook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
5 a4 g& M( l+ S8 A! V- `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
4 L* b9 t' }- F- ?8 d: v
, E( k, q% b- h/ v: Y04-1-4-1本章总览.mp4
# l" o; S6 d; L+ A" D8 Y04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
) ?% c0 d) C, b5 P04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
8 ?4 m2 ~; Z- M# r3 c$ J04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
+ Z9 ^/ R, ^9 Q- R# M/ \1 S# Y/ C04-5-4-5模型评价.mp4
; q3 i8 W! Y: S) _04-6-4-6超参数.mp4
" M! J3 w% P3 w  S  i0 H04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
2 l, p! Y; s4 }; i+ U! n- I04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
8 a# Q* H5 u2 u3 @1 X: I: T05-10-5-10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
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

  z( F% V% Z0 _' N0 D" O' I: J〖下载地址〗

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