机器学习必修课：经典算法与Python实战

+ m% i; Z- h  C〖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〗
" x, J6 @; [: e01-1-1课程内容和理念.mp4
' b1 g6 J3 W) C/ N5 B) A1 ~- g
0 Y+ y& I. |# K) U- Q02-1-2-1本章总览.mp4
5 b2 p" [& k! l+ x' F02-1-2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
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
02-5-2-5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
! G2 D( T, |, k# s. D2 f* F03-1-3课程使用的技术栈.mp4
; {# p1 {& v* N0 Y+ G03-10-3-10Numpy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
03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
9 N( l& y, y, g# j03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
! ~# Q' ^6 a% }% o- C0 l03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
; [9 `- o: Y; a1 h$ [3 g0 L% M8 j03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
0 C$ U6 Z: V- |- n; S8 [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

4 j) g$ s: F9 V04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
! V' @# ?* E4 X5 E04-3-4-3KNN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
9 Y4 X5 ~/ S, I! F) U% T" @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
4 n) j( d: y: }: R: Q/ g4 ]; h9 G04-8-4-8KNN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
4 X! H9 g6 `5 q* T- D6 w05-10-5-10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
5 v- Z$ ^0 U* K* f; z' a9 }6 A05-2-5-2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

" t$ N. I( d) o' y- _) O, e, n〖下载地址〗

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