机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
- \, p) }/ ^4 D, N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。
) h  }0 X2 I, _  x; ^, Q0 ^〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
$ Q  r- ^8 z/ R
02-1-2-1本章总览.mp4
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
, I- U7 \0 S  g- N4 ~4 }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
$ f: C; }0 A1 \, {03-10-3-10Numpy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
4 v* {+ b1 C- Z3 t( @: U' k% Y03-12-3-12Numpy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
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
  c& k0 `/ n# C03-4-3-4JupyterNotebook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
03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
0 f: N( @: W3 V( j5 D4 S* u03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
6 V! ]; ^7 V" u/ ?5 c03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
0 S, i: l/ x9 }/ O6 _% l" O$ @3 A
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
8 R8 K; Y$ L4 Y* n04-5-4-5模型评价.mp4
8 G- Y/ z& y; e; K0 Z% t04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
% h# b/ N# m4 r( t& ]$ A) L0 L04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
- b3 d# V+ S6 W' T2 U) d
1 e# J# c8 J2 s# x05-1-5-1本章总览.mp4
# U$ S$ H4 p$ d05-10-5-10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
2 o' K3 ~9 C0 `" `  I9 D! Y# E4 [05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
8 R$ H" A* U' R  b! A8 o05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
$ r0 M+ ]' e& V/ f3 T; W* U6 ]05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

4 \* O8 C3 {' M+ h〖下载地址〗

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