机器学习必修课：经典算法与Python实战

: v7 _) p9 f- O〖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〗
; s1 Q% Q: x3 x9 @01-1-1课程内容和理念.mp4

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
' T6 Z: _7 B% L2 G1 Y0 _7 _: N$ Y02-3-2-3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
% }, F: z5 ^9 e( W02-5-2-5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
03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
) ]/ B2 Q& F3 ]- P) d0 N0 d5 v/ `  `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
2 _9 A7 o2 `$ I# T) x# d( y03-4-3-4JupyterNotebook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
( V# R2 F- A. a) i  S* _( ]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

9 a5 m, [( H, [6 M+ F# Y0 A3 I04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
% u  X) }; ?' B; O3 D% N) |+ y. b! j& l04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
( b5 c- X% J: V- v8 `04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
* ~$ |9 ^# l) @$ ?% q04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
. R) Z( |  Z0 b- [' `04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
/ F0 m( E- @# f' C( g( k* R05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
9 ]" c! G5 v; K+ O# h05-11-5-11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
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗

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