机器学习必修课：经典算法与Python实战

- Z2 `. N" T8 V% a6 F2 P〖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〗
& ], P4 T0 o- J+ Q- Y1 `- _* B01-1-1课程内容和理念.mp4

2 Q; L* X$ \5 O  ?3 |4 n02-1-2-1本章总览.mp4
/ x" v' K8 }, |02-1-2初识机器学习.mp4
- o* P+ v, ?$ ^02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
% Z6 h) D0 v* `, @, b3 W% A' G1 f7 I02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
7 b( ~. _& L% ]7 J02-4-2-4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

$ m) ^& N& w. `# i8 Q$ U, a6 K3 N03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
8 _- e6 ^8 c, C6 G' H03-1-3课程使用的技术栈.mp4
) |6 U2 X# f6 r/ Y$ Q3 _6 X  U03-10-3-10Numpy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
$ S0 T: G1 V1 N3 J' R' L03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
9 U8 w" l; ]0 G4 j! s7 t03-13-3-13Numpy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
! E6 {0 {8 M% z! H" ?' W03-2-3-2Anaconda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
. W# D5 q- Y$ P03-5-3-5JupyterNotebook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
- Z* L, F7 V$ c9 O  G  @/ Q03-7-3-7Numpy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
+ t! u2 P7 L3 r9 N5 A
04-1-4-1本章总览.mp4
# F" _& A0 u% `04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
* L: @$ X! Y0 h04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
. C( N5 C( Z5 @8 J04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
+ D2 T+ Q7 d9 f" L- b04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
! |- x4 |1 y' \0 n04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

$ {. T; t. i: O9 A! @# f: M05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
6 \  Q1 ~  x. O( l) w05-11-5-11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

〖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〗
- ]% I8 m, I. N+ R# `- R) I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

/ N5 F" R, m4 _2 B& W7 K

' {" h* Z4 w* W& D

学习学习学习学习学习学习

666666666666666666

666666666666666666