机器学习必修课：经典算法与Python实战

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+ }% l" c& S2 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。
) R. n) [7 h( i( c$ L〖课程目录〗
! e& s* v) o  d01-1-1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
7 P, C# h: J+ {$ n, }/ W' E02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
6 [! h! r. y  }0 C1 Y2 x; ~( ~02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
$ R3 B) _; x3 i$ e" S; B02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
5 C; ?1 j: s$ k+ u2 S* p2 I! O  }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
03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
5 H& ?8 p1 B+ S( j03-11-3-11Numpy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
9 \/ i2 l& m! X: [6 x# r03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
! a& S: A, i! r7 S03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
6 G( E& `/ M0 G8 S+ D7 \0 g2 X- a4 N03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
5 o5 o# q" J) r6 T! T2 Y03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
( _" x! [5 A7 h. w1 y7 H& u( ^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
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
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
6 u1 v) Y& E2 F! m" T04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
: i. v% A) e8 s$ [: k4 A1 ?04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
. D3 @: Q7 b5 l( u" g04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
. Z' p& a7 R  p" s6 h0 B04-8-4-8KNN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
' x3 Q# n3 f: x# A7 y05-10-5-10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
( t& v3 m. l& O! L3 l9 Z05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
- h+ ]4 f( Q0 ?% K+ y# s1 ~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

4 c, ]$ j6 n% y7 l. C, z9 Z〖下载地址〗

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