机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖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〗
# W- ^  b7 K7 N01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1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
+ s1 D$ q5 d' ~7 l02-4-2-4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 u* o! |9 W! }: M2 T0 v/ l7 V; t9 C
0 j9 B- I( g  h' l; y  p03-1-3-1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
03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
! ^5 E* k6 A( \  W03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
1 z! ^& q5 N! y$ q9 V03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
; B- r+ X! l0 M/ Z03-13-3-13Numpy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
! P0 Q; U! y+ s; o& p/ o: n: M03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
$ t! P7 s9 Y$ |" l03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
: H% I8 o9 B! J6 L3 S/ L% X03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
) J7 Z9 y) P0 G8 X$ D8 N1 g03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
' Z+ T+ u# q  o03-6-3-6Numpy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
3 R  J! a" X, c4 [  b9 S$ q03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
/ B' n" g. M+ c1 ~# J03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
/ U3 f. _3 p  f) }( R& |9 O
04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
7 B) K8 T3 r& X04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
% G* |8 G1 D  N7 u7 d5 h* x04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
3 ^' E: }. G5 L( T( R04-5-4-5模型评价.mp4
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
3 A& g- o5 n+ j- C3 Z2 @6 F1 [04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

: z8 ]  U4 E" P3 u+ K05-1-5-1本章总览.mp4
9 `  P9 _, Q0 M! {1 `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
9 m/ C/ S& R- a6 ~, Q8 V05-2-5-2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
% m* j* }3 S- b% G# m1 {05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
3 j) s" V1 G2 o2 D5 l- L" a. t
〖下载地址〗
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