机器学习必修课：经典算法与Python实战

, P+ `; c( O) n# T4 ]4 z. a〖课程介绍〗
1 m( E, R" |' v4 v  n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
4 Y" P2 C7 p+ B% T
02-1-2-1本章总览.mp4
8 Y2 t- s* B2 z7 ?7 F' b02-1-2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
& A2 H; U" _4 ^$ U: r2 [) {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
- x( }. g. f. U- k02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
1 Q. }% E, _  d5 Z* @! q% V- G
/ v4 ^, _* h& a! Y03-1-3-1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
1 E/ u9 I' a% v- l) X2 r03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
, x) r! n% S% E03-12-3-12Numpy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
, _; ]& g/ U! u7 q03-14-3-14Matplotlib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
) B5 x6 v4 O2 e! P03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
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
; _4 T% Q$ r  Q6 o( i03-7-3-7Numpy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
6 s' {6 `! ]( w, m03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1本章总览.mp4
3 g! y* R' U! ~$ a$ E04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
% i/ |8 Y, i/ f  x9 ^  J* P0 B04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
" \. b' G& m' O* l: n04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
+ z& ^: `' r& t& v0 |" |04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
2 O+ e# K4 i6 }04-7-4-7特征归一化.mp4
5 f8 I2 R: L- F. x' E: s04-8-4-8KNN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
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
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
, C  F# d5 ^$ M2 k
  ~" S; O2 U! v〖下载地址〗
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