机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
; f0 m8 ^# h( b! c6 G: u6 C8 f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〗
! R2 c0 c. N" c$ b; s* W4 O% g$ e01-1-1课程内容和理念.mp4
4 X. h0 s. g0 {6 M- m
02-1-2-1本章总览.mp4
) X; t9 |6 |8 f8 I$ u' i02-1-2初识机器学习.mp4
. h! V& k# P# U* U- c- \( E/ J02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
& r0 g: S  i; C* p0 D2 G02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
. K2 V' Z2 r+ v02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
9 T  n8 B' o: W, X& l02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
8 {$ R  h1 P% {& o" Q& B
6 p; P) a' h- a6 a3 b3 Q2 B( ]03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
1 b" }' J, F( R# ]3 Y8 z03-1-3课程使用的技术栈.mp4
4 d! X1 u$ T0 P0 I: t' }9 w03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
1 J2 p( o+ o: D2 P/ [/ n03-11-3-11Numpy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
, v; v" k7 t* N; f9 C03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
: ?+ r. k$ z7 p! L, K03-2-3-2Anaconda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
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
5 r# m' h: g. h03-7-3-7Numpy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
/ }) _. c6 }' T; X* S7 I03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1本章总览.mp4
: c6 N5 i$ g8 Y' s( p04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
- a9 i, A6 V, B4 N6 L/ |04-3-4-3KNN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
04-5-4-5模型评价.mp4
+ ~  H( g( A: H, W$ a& H04-6-4-6超参数.mp4
. ]: U+ t0 T' X, P+ d04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
3 M) H$ o  h) V04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
7 ]5 ]6 y( @8 R% ^6 i- C! ]
7 e7 t! }5 b! r4 h2 M9 t05-1-5-1本章总览.mp4
. i% S. J: c5 @05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
2 N+ W* X! P3 S05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
5 z2 r& v% P2 q1 o3 P- B! t05-2-5-2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

( M* y- I1 G- U& J  Q2 ^〖下载地址〗

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