机器学习必修课：经典算法与Python实战

7 m; n; z7 ?0 t' z* ?〖课程介绍〗
/ q2 y1 U5 a: u( ]  `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。
+ r6 U* G9 k7 }8 s〖课程目录〗
4 M/ r2 _5 X  e% z9 @/ N01-1-1课程内容和理念.mp4
2 x- H; g: I8 _4 `/ w* q' Y
& q% U8 n+ X: [6 Q% X$ p02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
; r+ ?/ H+ D3 G0 {4 K  Q% T02-2-2-2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
+ m/ }: J8 w& G- d/ x1 A6 D02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

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
9 k) a7 T  }/ z+ `7 ^) X03-10-3-10Numpy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 k8 ~  {: V, U# Z  P2 X03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
: ~; b" h1 I! ^% ]03-14-3-14Matplotlib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
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
9 S$ [- d; R5 s# F0 B03-5-3-5JupyterNotebook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
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
; i! R$ g% p' N% w& D9 o
! {  s- Q- m- r# E3 W- ~04-1-4-1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
04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
) L+ l' H2 h; g8 }+ F04-5-4-5模型评价.mp4
5 M, m4 g: g6 W* |* u04-6-4-6超参数.mp4
9 o. q; X! z3 A8 L0 I( ?04-7-4-7特征归一化.mp4
" z4 i( Z$ ^' C' t, b$ `04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
: q1 |& A1 |' p* O04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

. R* A/ f/ T& e' R% C+ A05-1-5-1本章总览.mp4
3 J0 F: V: l& C05-10-5-10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
& @3 p5 P- A! w/ s05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

5 ]( G4 ^) F& E1 r1 X& G〖下载地址〗

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