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。
: k7 o  e. X; b( `〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
8 c4 k# {: R3 a* z
02-1-2-1本章总览.mp4
7 p4 R, R$ s0 T/ C. e02-1-2初识机器学习.mp4
# r, a) F0 m! F02-2-2-2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
3 T7 `9 f7 [, v8 P02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

; _* k5 A; Y5 n1 W' c7 J" V03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
$ G# Z5 H2 F4 X2 M03-1-3课程使用的技术栈.mp4
03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
* Y3 J: i! q# N. Z03-11-3-11Numpy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
7 L& r. c6 V; T& I3 ~03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
( T& F& c7 G* M5 ~% \3 z03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
/ m7 v, D# Q) i5 ?* g03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
0 n" }3 {( n0 V$ g8 I( T4 D03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
7 e/ y- `4 }8 Z1 }6 ~" w* 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
* a0 q& |9 W, `1 Y) e0 }3 e3 l4 Y. Q03-9-3-9Numpy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
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
: V3 |* \+ t& V! o) O4 T04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
; K2 B' G& H8 N: z8 _04-7-4-7特征归一化.mp4
0 g& P, o' \+ S* j/ s04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
2 u0 q8 {9 t( H04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
9 O# C! w6 Y7 q! L# \! m9 c! g) s
05-1-5-1本章总览.mp4
# d  E: b: w* w05-10-5-10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
/ R' N) J3 E" ]) K05-2-5-2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〗
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