机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
4 P" k9 V; [' L+ c  W% 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。
& P: }+ i, l+ V6 H$ O0 r9 h7 Y〖课程目录〗
; [- F  ]) G* J& p2 l5 l01-1-1课程内容和理念.mp4
3 H4 S$ N, o( R0 b" i$ D
02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
% l9 Q- ?( b6 n; Q) O% Y$ u5 ^8 r02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
) |# c4 T. _- j7 W" X' D( c02-3-2-3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
! Q, a6 V7 f# b& p4 c5 e: s
+ l! f! y; ^, M3 J3 d03-1-3-1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
1 g9 d, ?. x3 _, `3 A03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
" g: e$ x) d" q; E) ~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
2 f& {2 W) V  J4 j3 S- h03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
4 o- U/ l$ X1 u/ y/ Z) N' z03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
9 Z/ j, |) p  n* d+ o) b6 m) g6 A03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
6 R- R' _. O& v; [1 D  d4 e03-7-3-7Numpy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
/ ~; o0 _5 ], C& T! i9 @* o03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

; h0 _1 l1 c# r04-1-4-1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
. {/ z. d7 o: V- D4 |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
9 `& w, M' _& t04-6-4-6超参数.mp4
' `8 e  k  W: h- B04-7-4-7特征归一化.mp4
: i* L8 n" V4 W0 i) i) U7 T04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
' y3 S$ r1 y: K8 V4 g+ U8 s/ V
" @7 K% z4 m% x" I+ v! U* f1 C& C05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
! \& x: m) f4 t/ @+ F05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
/ J0 x- ]( m" l/ ^0 L9 d05-2-5-2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
  w& i7 S; x, W05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
, S% A3 f5 r+ ^3 z
〖下载地址〗

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