机器学习必修课：经典算法与Python实战

2 U+ q) Y) ~7 E+ _$ e- j〖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。
% H! j  @- v5 _9 ^! k9 E7 I〖课程目录〗
2 q0 x3 Z, N7 X9 `1 }; i01-1-1课程内容和理念.mp4

% T' y# V0 W0 S$ M, b4 B02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
9 i' l! w$ e- i: M( A02-2-2-2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
* ?% x% P! C* z  _) I) \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

03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
4 e3 C- I; r: z4 k) |% h6 X  J6 A03-1-3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
8 B! Q+ X% T) ~- ~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
% v; Z5 t  C0 f- z. T5 K% S) B03-14-3-14Matplotlib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
# U9 w4 u, @: ~: K03-5-3-5JupyterNotebook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
) |" ]/ [% p* T& Z03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
7 @' w! X1 Z0 }0 k  y03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
4 F4 p. ^; A" O1 _) n& X03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

; R7 q  M& T; k- r" B  @* i) r04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
7 v- K* |: w3 M04-3-4-3KNN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
8 X+ Y1 D) m7 Q% D  ^3 p$ ]04-5-4-5模型评价.mp4
3 d) \* p" i4 s1 l( ^3 Z04-6-4-6超参数.mp4
/ u* ~9 l) E, F5 u# o04-7-4-7特征归一化.mp4
+ j/ U; E' f, Q4 o0 |* m04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

7 h  B, s7 v- H! B2 h05-1-5-1本章总览.mp4
$ d. X7 f3 |2 b. b" P05-10-5-10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
; e) j! {+ r3 H5 e5 M05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
6 M  z, R; M& _) q3 E05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
6 T: o& \8 ]  g/ M05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

% Q) O+ f/ I0 z! _5 H〖下载地址〗

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