机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
/ p( p( H) ^, q% M: n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

( J+ o% ^; H, W! }" t- A02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
+ j! B5 \" ?$ }) q% B: e! n02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
: w- e* P( R$ Z# |! }# m02-4-2-4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 u4 V& M+ |$ m/ I- ^
# N5 U# t2 m3 Z! W. Z# N2 r$ C03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
) `7 P5 \. Z; p03-1-3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
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
' w) I7 \+ s* m6 ~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
4 l* |( X" i9 F0 Z( M9 {$ c: K03-8-3-8Numpy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
  \' S/ y' K1 Z# a' D/ Z$ Z
04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
$ e. k7 G3 R$ A04-3-4-3KNN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
04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
' c& s0 Y* a$ A7 H1 ?( ?04-7-4-7特征归一化.mp4
8 {1 f. L8 c/ R% l/ s3 a04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
( J5 b+ Y4 `" a4 I; p& ^+ ]0 P( O04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

' i$ w! Q! M$ V/ x) i05-1-5-1本章总览.mp4
" g4 q* S+ {1 ^$ U+ j% w+ ~05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
% `9 P! W% o) Q% x: I! Y05-11-5-11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
1 D' U$ m# H1 t
( x( Z9 W  ?. o+ e1 j〖下载地址〗

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