机器学习必修课：经典算法与Python实战

5 b2 B  ]2 `" k5 w〖课程介绍〗
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
: q5 R6 B; \+ _. I# Q- B8 |) [
6 G7 z+ K: h+ G1 I) t! d) `( T02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
. Z4 V# r% O* L. @02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
, P5 e' `3 h5 z# }6 S0 I02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
, B4 x. _1 s# b& v3 X02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
: X) O; d" {' y- S( U& `02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

7 Q/ q6 G. H$ o, L03-1-3-1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
  Q  ~/ |: K% @5 A: g03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
! K7 w+ i% n' I4 v1 E03-11-3-11Numpy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
! ~3 J. Z! r& O+ L# G7 ^03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
( m7 F( f1 P' _4 O03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
( e& O# n+ ^6 b  ^& }2 O$ X! q3 V03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
" U6 h' L% i( X# T03-5-3-5JupyterNotebook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
( d$ z) }0 W, c+ m- g2 K7 H03-7-3-7Numpy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
: O1 g) V3 A! E8 F: X* l03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
4 e: D+ k6 Q& z" }
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
: ]4 J6 O2 y6 ^/ f# s# a04-4-4-4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
8 n8 ?. Y: L; q8 D04-7-4-7特征归一化.mp4
6 q+ \8 \: s. f) F04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
1 V# R. w" a4 n5 f: }3 O9 G04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

$ n% q$ Z8 ^) l+ T4 F0 l05-1-5-1本章总览.mp4
, R' `2 B0 S- y. F$ m7 i05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
  _: I1 ~/ o9 N05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
0 a" Q1 J9 _  @, g3 i0 n7 W05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
  H4 `# {  ^% K7 Y& W7 y( w7 [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
7 N% ~. p3 m! z6 h/ C9 y, l
〖下载地址〗
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