机器学习必修课：经典算法与Python实战

7 n$ U7 A5 c, J- F! L〖课程介绍〗
0 |4 O+ h4 s, _4 A! C% s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。
: O. X; @+ M' h9 Y4 J〖课程目录〗
5 @* y% x* _+ _+ Q- o3 t01-1-1课程内容和理念.mp4

, B( W* t! L6 u7 }( u. f4 b- f02-1-2-1本章总览.mp4
, z5 w( A+ U9 ]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
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

$ Q+ M7 G5 K3 X% l/ n0 J9 j9 _0 F03-1-3-1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
' i% l( J; W) u4 M; V03-10-3-10Numpy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
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
; ]3 p9 O- N# W% N03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
' v8 N( K( m7 q7 L3 _1 b03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
( q0 S; @4 D: ]3 `" y3 P03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
& `$ B! O0 G) s+ F  K( O03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
9 G* T  O( ^9 `5 z+ p9 A03-5-3-5JupyterNotebook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 N. [: U* H% T03-7-3-7Numpy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
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
$ `( c5 z* ^. u, L) C, ~04-3-4-3KNN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
5 ~8 `* Z: F, n6 j5 G, {04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
2 f0 u) Y2 n! I/ @# u6 E% I& B04-7-4-7特征归一化.mp4
9 a$ k, x" v2 Y04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
: |$ B: A. N! ~9 Q" }04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
9 f3 w0 \1 l: M+ w; c4 h* w
05-1-5-1本章总览.mp4
5 V6 R" W0 k  f+ Q  L, S% c0 F05-10-5-10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
! ]! p; c3 }, N8 Z- r05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
: S9 X6 J* u$ X6 \6 f5 V05-3-5-3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〗
" v6 E+ Y/ I) e5 _7 u2 s

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