机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
2 v7 x+ z& Q& k8 r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。
) T: w/ D" w2 p1 ]* l# q" l: q〖课程目录〗
& M; {* c: @& m: m! A01-1-1课程内容和理念.mp4

) l8 ^6 K1 k, w  r. |( i6 v02-1-2-1本章总览.mp4
  i  R# H. D1 w5 K02-1-2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
02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
) {% j) S7 _/ w& Z; y0 V02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
( c% j: H) I& ]$ j' m# F4 ~, i2 r
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
8 J* b; C0 `/ c/ i8 }/ k03-1-3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
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
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
3 B6 n, b6 j  B, J" V( F  y2 D* B03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
( [% Q7 k" K! K03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
7 ?$ g7 C4 s; q# [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
  ?/ ^, Y; t( N6 G3 j03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

; h+ R  g1 [5 k8 U8 W3 v8 X7 [+ [04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
; F' R8 L7 n0 G3 ?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
04-5-4-5模型评价.mp4
5 C+ s2 s4 m0 E3 [04-6-4-6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
0 ]5 T( G8 \& z  `" ]' @04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
3 G2 k. M" @0 U$ v
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
! J4 G$ q8 E. j4 x05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
( w, U) q3 `0 U& V" R- f0 U0 H( l05-2-5-2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
( y# J# {9 E4 W; M' i+ m# G* u7 v
) ~* W+ a: h7 Q! X/ i% h5 }9 I- ~〖下载地址〗
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