机器学习必修课：经典算法与Python实战

6 T( o! z: E( z〖课程介绍〗
) r; O+ ~; }: Z6 `+ j! q" j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
" Z' B7 G/ q& M- |: M
0 @6 I( y! d% Z02-1-2-1本章总览.mp4
! |# i- q) C, i' g02-1-2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
* `- K9 W/ X% ]; m% o02-3-2-3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

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
03-10-3-10Numpy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
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
+ f* A7 C$ L" a) ?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
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
( ^: h; ]7 J" c- X" I03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
. E' T4 a& H+ `( E: y5 z03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
, P" ?% q# v5 K- Q. |! |& a) X03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
* {! b* I' w8 R# _1 b6 j: E03-8-3-8Numpy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

$ V3 I- D; p9 h5 a04-1-4-1本章总览.mp4
  p' D+ z% Y& D! ?! d4 u6 g04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
  Y% ~: Q6 p& G. _8 M9 L$ _9 o4 q$ ]- L04-5-4-5模型评价.mp4
9 j8 [  o5 V4 v8 _04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
* G( ?4 g: A1 }2 b* d04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
* g3 v2 {- [: ^# M# D& O05-11-5-11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
9 |$ B+ w2 D9 m  I
〖下载地址〗
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