机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
  S0 s) ^  n2 f! _, z5 M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。
$ i( ~' C, ]1 P: o〖课程目录〗
) C* N: j$ X. Q; y01-1-1课程内容和理念.mp4
. K$ M' O3 I- h9 `  h: t' `- s
5 l" `* x: N: K) s02-1-2-1本章总览.mp4
# R( M$ M" `9 x0 q02-1-2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
- f9 O2 V# x* R. m02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
( \7 c5 R$ z4 d! n5 g02-4-2-4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
% z, Z4 O& L' i6 R" D) _
1 d/ l0 [  L: o" g03-1-3-1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
" v- {  ^, i# h; v0 {6 g" V. w03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
) r% y/ C5 L8 C7 A- J8 X. Q0 E; z03-11-3-11Numpy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
6 ^+ }& m( [, x% P4 k03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
9 q' y# M3 ~. d9 W2 I1 L03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
$ a" w3 |+ V: p, }5 _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
+ _; ]/ m' `. U03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
' V* y, {7 h( Z1 c% B$ x$ i03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
  B- p& j4 h' }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
" \; c, d* F2 h& Z7 W$ F. q; s04-2-4-2KNN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
04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
; _) d6 b% {. M! u5 W1 G6 D04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
2 t7 H' @8 C0 ^0 R+ ~04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
/ s) u& H) A! I7 h- h' S. X7 H
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
05-11-5-11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
! C: ?8 p8 g+ e4 }5 i7 E05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗
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