机器学习必修课：经典算法与Python实战

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* {8 v* X1 D! s. s0 t〖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。
) o& D1 X  d- m) k9 r: D0 A〖课程目录〗
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
7 K! w# s& D1 w8 y02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
$ C+ A! b+ i+ W* |$ }: T( Q; v02-3-2-3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
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
1 t& i; W5 ]( `5 E2 L' I: `3 h" F
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
+ ~" G3 U% F1 w: z6 |. E+ c  c+ ]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
03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
% z" \9 c! q% v, P3 u03-13-3-13Numpy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
) e/ w) x7 v/ \) \! c% W03-2-3-2Anaconda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
* r& ^5 p9 b& v+ X+ `: [+ f2 B! ?03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
$ v, i2 i% F% p9 v03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
) |) P! M5 Q. u0 e+ |4 s03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
: u' n& O) G  y9 O2 L) X03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
) h8 E0 }1 L5 j& y  W4 o; g
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
7 j3 ^7 X" j2 b  N* E04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
, {- p$ j3 j8 L! [04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
% B: J7 j+ }" B" z1 s2 E+ j1 z04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
/ a1 G  g2 @, d9 g8 @+ `2 a
1 U: V$ {0 t8 I, p- h3 N. \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
- t2 m) ?, R5 i05-11-5-11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
' ~' I/ ?3 P1 X/ O) J+ c8 C
〖下载地址〗
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