机器学习必修课：经典算法与Python实战

/ t; o' T# \. Q* Y, J) @" t〖课程介绍〗
* l& n4 K9 [, [0 U$ Q+ W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。
0 X* F. y: ]# a6 \: h4 ~〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
# {# {# K& G! w; j6 n+ B
6 L5 H* Y9 j6 C( E1 k02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
* Z$ }% N- _$ i% e( S* W9 q02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
) x3 J( q5 |4 D, u' H3 b4 t- y02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
. \* b6 R7 W; Z/ g9 Z8 `9 d: I02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
) F5 ], \5 d$ {  J02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

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
; h9 V6 ?) |% n, g03-10-3-10Numpy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
; C$ [" y0 Y5 G9 j4 A03-12-3-12Numpy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
2 b% |  G7 G. M03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
2 R% V1 g8 U  J( n03-2-3-2Anaconda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 x" V: x  T) g, a03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
2 [9 z# e& r) ?& k03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
+ |. N4 ~5 X$ J$ O5 N( n9 n03-7-3-7Numpy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
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
$ K6 ^  v$ R, U8 e3 D# ]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
& X+ y+ R+ m4 h& V/ ~% y  M0 G2 P$ k04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
  ]: H! A: y' q04-6-4-6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

: p6 f$ a7 H! g1 d% Y05-1-5-1本章总览.mp4
1 l; q! X  I" d4 R% T, F& \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
0 p) S# A( s/ v. Y5 k, o05-2-5-2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

〖下载地址〗

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
; d- A' ~5 V8 |5 o/ }全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：https://www.mano100.cn/plugin.php?id=dev8133_vipmqf2fpay

; {! ^* C; r; Z" I1 s& A+ j' u3 N

# `" s& C. y7 _) E4 T5 o) ^# ^
# C7 S; P+ w; P# q

学习学习学习学习学习学习

666666666666666666

666666666666666666