机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
# |: W/ v; ~; L- m0 k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。
! |& w, _; Q) \; c2 o〖课程目录〗
8 }2 L8 K6 h3 g: \5 s$ J2 z01-1-1课程内容和理念.mp4
0 \4 R; k  Y$ G- g7 J
# k! i& k& V& |' T02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
& [) j' @, W& O02-2-2-2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
& `  [9 T" d' U% |1 d6 E% _( b02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
( T. ~$ t+ n- w/ `8 H9 v02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
! E9 ?$ J3 J4 `* z4 k8 a5 k
% e$ d7 G* Z0 z- o0 x, `8 `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
% h! u! o! h; [- e03-10-3-10Numpy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
4 z/ e- R$ @+ \: {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
: A; L; v% J1 _: @  q03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
# ^9 `3 k, E- y* V" ~. h03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
$ n1 _( U# y; _2 {! T- w  W& X5 p03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
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
03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
8 T( U7 Q* ]0 O  ?03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

( ]- B# i5 b+ L04-1-4-1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
+ G  ^8 j5 K# j8 X( m04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
& |- P2 [9 A  h* Q9 b0 A04-6-4-6超参数.mp4
5 _1 u# o/ ~) s# Z# L, ?* |04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
6 I) k4 x( b" H$ w6 Y2 u3 |* p" `04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
5 ~5 x( A+ a6 Y  F
05-1-5-1本章总览.mp4
; H9 n% f2 y4 _5 S+ g/ E" a05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
. k& K" [7 [6 K8 k05-11-5-11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
! C6 ?' L9 q- T# e+ |05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
  o# w1 L  \: L0 x5 K  a( `, {
〖下载地址〗
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