机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖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。
. O, b5 L8 k6 }& l" @# Q' C〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
2 d2 i# m1 ^! Z- j* q' V
02-1-2-1本章总览.mp4
* A" ~2 C  u5 u) j2 j/ E02-1-2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
$ J& R6 r% Y- F& i. N  e7 Z9 ^+ y02-3-2-3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
0 X! G8 o+ a) n( U+ B- Q
  C& g  z3 m4 _03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
# X: |1 m) h4 K! q03-1-3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
! q1 r0 S3 G6 S, j( Q  ]  d03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
+ j' K  k2 C( O; K: u, J. _* D1 r03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
* J, l) `- B. }5 C$ J) ]03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
8 C9 S. q5 {9 f2 l# D: P/ T03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
# d! {9 q6 y% {9 U+ q3 K03-2-3-2Anaconda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
5 g, v$ X' ^0 i& L03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
1 i% d) |1 j8 i! s5 `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

04-1-4-1本章总览.mp4
4 b% k2 ?7 O) e: {04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
+ C- n3 T( O6 G04-3-4-3KNN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
6 P! ?; M# a' t, o04-5-4-5模型评价.mp4
/ c" N8 j4 B/ I. e3 l04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
0 @1 B9 _* C' c$ r0 I$ `8 O04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

0 P( K# c* V* x7 f$ S05-1-5-1本章总览.mp4
! T8 N/ o& N3 ^7 H; j" L05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
; x8 t6 S" S6 h3 x: s* E* Q% l05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
: x  @" |/ d* B4 s05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
# l& O% ]5 C& q/ T* t# W/ [3 t05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
8 v: k- `8 m0 d8 b* P05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗

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