机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
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。
! n/ a! |1 a  {0 y6 k+ ]4 l: x〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2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
- e" {, Q$ i# c0 S1 Z, ]& `02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
" c, u! w+ F2 k" v
! _$ W3 J. S4 B9 n03-1-3-1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
3 @9 O8 v% p( y# G03-11-3-11Numpy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
$ A4 o- m# z) D5 n+ r03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
% q) v3 T& p+ i* S3 ~8 A03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
3 E$ P: D% a2 E2 y* k03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
. m9 o: u( c# A4 v3 K03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
+ P( e. j4 i& Y& E# ?; a03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
8 s: g4 |" A9 J1 I% A2 [03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
! d& U9 E6 P/ _6 d5 o4 K% F
04-1-4-1本章总览.mp4
) j- S: m; z0 d6 H" D04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
# V) C1 _4 k/ C1 C% l7 Y/ v# E3 x04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
6 t: h5 o) T( r( {7 s04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
8 S" ^. ]2 d' O( P04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
0 m0 V" d* `& h04-7-4-7特征归一化.mp4
* Q" W4 M9 n6 {, x04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
* L! J0 `& s! ?' s& l& s04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
* c+ y& [% _$ ~  G
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
3 z# K) h; m5 q; i05-11-5-11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
& B; b/ S- n% p+ R  |! ?! l05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
  f9 G  w2 j0 y$ q: w9 J05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
- A- Y$ Q+ q* ~
〖下载地址〗
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