机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
; {" I: ]- w: Z- i) k3 i) Q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。
" n7 k( e2 s) r; C2 e: P# r* o〖课程目录〗
% ]% W3 G) `( E3 D6 t: W01-1-1课程内容和理念.mp4

! s$ v- U2 C( J02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
7 ~  L  Z$ Y. t7 e7 b6 w, M% Q02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
3 c% @1 {8 g$ Q7 B0 g' J02-3-2-3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
" h7 a0 s( K# i
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
/ Y0 c* W/ m# f* |) b' h03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
* k7 I7 A+ _) [$ ?) A( `/ A03-11-3-11Numpy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
) p7 B  Q6 I, D1 ~( g03-14-3-14Matplotlib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
03-4-3-4JupyterNotebook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
7 |+ ~1 H( h8 B: K03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
: a7 b2 W$ |& |; \: Q03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
8 V5 D# X1 u/ V+ t' ~/ e03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
! Y& m0 V% M  t  n5 T( ^
04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
# k% f- @. A  [( ^0 N04-3-4-3KNN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
0 K- l$ S3 r. X* s. c" k04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
$ |% j- r: s5 o- T# [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
8 t$ E2 i' A& q0 \
, e- V1 k( _2 ~9 M+ D/ d05-1-5-1本章总览.mp4
, ~" t5 o3 k( r0 I) K8 t6 J' }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
. H/ k+ \) Y8 C05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
) k/ \+ s: ^; |9 z" W05-3-5-3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

〖下载地址〗
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