机器学习必修课：经典算法与Python实战

1 ~' Z! o; U% Q: b5 `1 T3 M9 J1 e
, s- v9 l: b# e; [6 Y; ~〖课程介绍〗
6 z, w7 S& i) i4 d" ?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〗
2 h; X- r* L- X; l3 P; j# w( s01-1-1课程内容和理念.mp4
. g$ K3 q) O/ J8 |8 q
4 J3 ?# R# L$ P6 ^6 \02-1-2-1本章总览.mp4
3 r% j' Y+ w- V; Q/ c3 [6 d  z02-1-2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
02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
' D; @# W& ]: Q+ Q1 L; G02-4-2-4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 K6 i  Q8 o+ i2 v8 K9 v8 g) y: G03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
. w6 `, k' \5 _6 B$ u, K) o03-1-3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
7 [' E( f! m4 E03-12-3-12Numpy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
, N7 ?3 M1 ^7 |/ }$ H03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
) T2 P  x2 k) r! a03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
$ Y& b( V9 J/ Y03-5-3-5JupyterNotebook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
* e( P( }" o$ Z4 F2 {0 j- W03-7-3-7Numpy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
- U- X: }% `) c- m9 u9 c/ i03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
* Z; c+ |% M# o0 M
1 P; l; Y2 I8 |% l. `7 r8 d: }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
04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
9 Z$ {3 o/ H9 c4 o. k# Y" i04-5-4-5模型评价.mp4
( e* O5 M2 r5 ?2 t) y& ^% L! |5 w04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
/ _5 k; O, X% F
05-1-5-1本章总览.mp4
3 C; I% ?$ k' f- P3 {: x7 ?05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
05-11-5-11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
( Q' }( c$ c: k! n! d  n05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
* B. u$ v0 `. c3 Q- ]+ Q4 j. o
〖下载地址〗
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