机器学习必修课：经典算法与Python实战

" k( Z% o9 M; b' _6 c# l. z& ^
5 }, t  k; l1 K/ T% 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。
* w% Q* }/ A/ y* H# \. K0 x- F( j% @〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

4 u% \# m( A$ X1 g' R02-1-2-1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
02-3-2-3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
( v( Q- G! a6 }+ b5 {0 |* G" ~" Y
0 L+ o3 C# e) d: n+ v! H03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
6 S  E9 [9 V; b+ O: N  ]6 ^" @3 d% }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
03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
- `  e) l$ ^+ N0 A; ~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
1 L$ Z/ B) L+ ]% \8 h3 D5 k03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
- Y" {" @0 x- x) f6 I03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
8 r, \  ~3 J5 b$ V, @03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
: z* w/ d- ^2 a7 e9 L6 t* V03-5-3-5JupyterNotebook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
* b5 s6 O( q2 s* \- I5 n03-7-3-7Numpy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
; x& L. w0 ^7 [03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

2 z; m) T) ^7 {1 t; F04-1-4-1本章总览.mp4
+ \  Q4 a& Q9 J' v9 z04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
; d' V( F6 h" W% [- [$ R4 z5 g  Q" B04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
- z4 n! T! x$ S" j: [04-6-4-6超参数.mp4
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
# p% m& D* o3 R6 u1 {. w
  e% F5 F, ^" Y% u05-1-5-1本章总览.mp4
8 ]0 g- P  W7 P/ ^5 v0 M8 h& f7 D6 V05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
! n+ l0 f5 G. Z. u. [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
" t) ?; {  ?2 ~, ?+ }/ \05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
2 ~$ v/ n/ D% B/ z) u& |05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗
) h# y" k7 s$ N; [0 d: e4 n# ?2 ^4 |

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

( ]& Z* Q$ Q" u% O4 \〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：https://www.mano100.cn/plugin.php?id=dev8133_vipmqf2fpay
! `& u0 A- ^9 m  `

1 w4 f, J( l/ S& C

学习学习学习学习学习学习

666666666666666666

666666666666666666