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
0 C% L: l2 a- b- ~/ \9 H
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
. G, V5 w$ H4 F4 ~& ~* o02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
* y) d. t; w2 V$ N02-4-2-4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

; @8 x0 a, h8 J/ y03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
1 u1 `& L) g0 P- o8 J03-1-3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
$ d$ [+ B3 b) a/ _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
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
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
, t( |" X. B0 k; C5 ]" s$ ~03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
+ B% S3 F5 b" `" t& @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
1 y" g8 q+ q' W; B' ?( k$ D04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
8 M; Z4 @2 o: g04-3-4-3KNN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
: N6 ^1 F& ?5 `6 L04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
1 ?  V" c9 X- B/ O0 `04-7-4-7特征归一化.mp4
& J! G- C2 l1 g. Y$ v: s7 K( K04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
! ]4 u+ U% t, i+ S$ ]) i+ f04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
" A- z! @! x7 e/ ^* i8 L% n: `( T
05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
( H  j3 _8 o9 P4 Q% m$ Y4 ~1 N05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
% B& a0 m5 R) B05-2-5-2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
$ R7 V0 V* V- j05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
9 u( ^0 m+ K" h7 i5 l
〖下载地址〗

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