机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖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。
〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
  C; X. i# A+ [" T
6 a8 L& Y/ [. j7 W' t02-1-2-1本章总览.mp4
" q/ @+ b3 R# W/ r02-1-2初识机器学习.mp4
" Q3 z$ n" [+ B' L% @- H+ J02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
. A0 W( b+ G$ K02-3-2-3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

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
' o  x! z2 M" N) P1 l" i( {' D03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
5 I* V9 X  D" P: x  N! ~6 u+ u03-11-3-11Numpy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
; Z  E2 s  Z+ ^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
3 @, x0 b; _; s% p03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
5 e+ }& S, _0 n7 a" i03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
4 g* k3 V8 h  p6 ?; z. w" Z- ?03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
3 A, Q2 i7 |$ X* W- R+ I) N" j
04-1-4-1本章总览.mp4
9 Q1 {! r7 i! C6 X+ ?2 v04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
. D* D3 `4 X0 m1 g4 o! r, n7 E04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
; D' b% T" I$ _04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
* i% G5 y4 h8 f$ n04-5-4-5模型评价.mp4
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
5 c" W6 s' O1 N" N04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

; O5 D: k' E) T( r! f05-1-5-1本章总览.mp4
. k  g! p+ O8 R7 y05-10-5-10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
05-2-5-2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
0 `- [' {/ \7 P+ }' ~' B
〖下载地址〗
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