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。
- I- x1 t8 D( ]) J" H' z' A〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

! a4 l' C; O5 v02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
/ p1 m. p- F8 e7 O* L$ F9 _02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
* k: o! a1 b6 D8 G' j02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
& V3 z) d/ x9 U5 {( R* C' ?; \% S, r02-4-2-4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
5 z9 Y% R2 d; @' z6 r
4 r, ~/ m& j4 @1 x03-1-3-1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
9 Q4 E. l7 z! C$ @) H03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
* _/ r, m* W% @6 h8 o03-11-3-11Numpy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
% r& d' P, d+ Q! X) [03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
5 {- G+ x' k7 p% Q03-14-3-14Matplotlib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
. e7 v+ `9 O; O9 \+ A7 d03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
3 Y# [" Y9 s6 e03-7-3-7Numpy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
  n3 z/ g9 F0 E% l5 a4 _03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
7 x1 Q0 H1 p% [: N1 q04-3-4-3KNN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
04-6-4-6超参数.mp4
+ v& t6 b" R% i04-7-4-7特征归一化.mp4
$ e5 ~& `' i9 b3 y/ q# d) K- }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

- Y  V% x' q1 C5 X8 R05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
; d* Y0 j( z/ ~1 b' |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
, s, r0 o+ {% f/ p( f- {) N05-3-5-3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
3 ^2 u2 h# d& ^$ i
〖下载地址〗

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