机器学习必修课：经典算法与Python实战

0 E, G$ C) [+ y2 \# g/ k
) x- @! g. N8 I$ p〖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。
) c" w& c" [/ S4 u/ g〖课程目录〗
: k- O" Q6 c* D2 Q( R01-1-1课程内容和理念.mp4

3 X% ]- e3 R1 c6 I02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
0 k& S! \& O8 F02-2-2-2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
2 z/ U  D4 L3 \  l; d02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
3 V4 X2 e( P( Q( h) `8 A
* b& d. p0 [- w8 j, _03-1-3-1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
  {+ e" D, u3 y4 ~" H5 e03-10-3-10Numpy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
9 M2 z* I* O1 |; n03-13-3-13Numpy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
" }2 {6 w9 j' |* T( M03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
9 N( d5 Q$ V$ x  H/ y' z03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
7 E& h' o6 a  _! q- Q' \0 v03-6-3-6Numpy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
03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
: R6 t( k, i  F03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

  y# O( I/ U9 t' n% @) E3 W. S04-1-4-1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
: x( z. m- m$ ?6 Q04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
6 P7 _) ?4 p) _( I* Z! Q# ~04-5-4-5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
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
7 d1 W  X4 `$ H9 o6 g' m3 B05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
, @% z3 ^& a9 y2 S; V6 X6 @05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
9 ]2 M$ c7 c& \) v- V) ]) E! S05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

! b' |- O0 O" `+ s& k- W〖下载地址〗

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