机器学习必修课：经典算法与Python实战

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. A7 r5 L9 ^  ^" a, k" n6 r4 w〖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。
〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
+ L) ~& p( v1 A  [& J
# D& ^9 W: }+ L02-1-2-1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

03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
" x; ~1 q! Z: o" e03-1-3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
* }( q" D6 M" U2 B7 S0 @03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
/ b' c* @( O$ _+ W5 C03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
+ H6 z/ ^+ D9 [03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
* J9 H$ X6 D+ L03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
' D8 L! r7 l) ?; O7 z03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
( X( d9 P  [, v; M4 y& w; q; f) `03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
2 p$ b3 ~6 m% C1 _' ?' e0 m& {03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
) I2 g9 }! B! Z/ G, m" `03-8-3-8Numpy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
( D0 `4 k4 O- k. B. m2 g8 R
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
- E5 {8 `% r6 ]: {4 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
! Y, q6 L' q. f  j7 J04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
& ^8 z3 I5 [# c9 c* j04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

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
( g8 d$ K4 f: d( u: E05-11-5-11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
; H% ~9 z1 ?7 X: [% P05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
7 N& _/ a! B' t% A9 H
" h5 t1 C' |: L( r/ j〖下载地址〗
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