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〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

, Z2 ]7 X: Y, ]; Y% {9 E2 _02-1-2-1本章总览.mp4
9 d: F* |$ r* Z1 E) h1 T02-1-2初识机器学习.mp4
+ v$ t# u" e. |$ ]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
0 Q/ N1 N0 w* ~02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

5 R! ~5 E/ L+ _: N; F  P( S; g03-1-3-1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
" V! ~" U* I: W03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
( {' J$ n4 L3 K7 j, E03-11-3-11Numpy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
03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
9 y/ W/ N0 ?: d: \$ ?+ l1 z  \, U03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
  ?$ C2 {1 Z& E) y% I03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
- K' U5 k% o) e$ p03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
2 ]* s. g: U7 n2 b2 F! k) Z! v9 v+ p03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
/ Q' n' I4 Z9 d3 |! e& }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
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
* |% v/ J; R' C# C* O  C$ {
04-1-4-1本章总览.mp4
: I; b' n& y& q* x1 j' U04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
3 A# p! g7 \" ]0 l, i4 M04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
# t4 }: R' s  e' K/ `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
04-6-4-6超参数.mp4
+ l3 n" W1 A) ?04-7-4-7特征归一化.mp4
  @  O$ D. X, H: 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

5 Z2 T5 j- A& e05-1-5-1本章总览.mp4
$ [! f' A. S5 H! c, E* f! d: U05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
' Q' T3 [& P5 l7 H+ @) `3 @1 E05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
6 ]% @+ [& B9 Z# Z0 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
$ y2 @0 ~+ P, S* R05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗

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