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
' H& Q+ q. l0 V* y$ l
02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
. L3 w. _6 Y( @, t, m02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
2 a$ H, C/ [# I. h' q& m02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
  I9 n; S( f; _9 l; d6 }& ?# {02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
% F* a" j# Y9 r# M+ F  i02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
7 y) f1 P4 W  \1 }- b) L# x. K
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
* H* C+ t: c. |1 T- R( A& B03-1-3课程使用的技术栈.mp4
: w# y8 ^+ p9 }$ E4 J3 l/ Q03-10-3-10Numpy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
- F  o. W% t# W$ \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
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
* D& q. c+ }5 P' S03-5-3-5JupyterNotebook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
* h1 _0 j1 ^' H7 Q# H03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
) r* M6 ~8 r) l# ?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

: D; i2 @- I; M04-1-4-1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
: S- b9 Y* M! i04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
. \, v3 C6 d1 H* d! u" ?04-6-4-6超参数.mp4
3 T3 o0 {! Z  F% N, F04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
+ Y( l( S4 V$ N- h0 M& Y& r7 P04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
+ I( @, x2 u0 |3 i05-10-5-10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
" O. [" g3 r  d& R1 U( f$ e7 m05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
1 l1 R6 v+ ?9 K* U
〖下载地址〗

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