机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
& c( y5 J9 k0 V6 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〗
2 p9 N2 W  l+ [  E01-1-1课程内容和理念.mp4

+ _+ N3 u2 C& P) l9 ?" K- V02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2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
& o# l6 x% y1 ]6 f% z+ K02-4-2-4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
- n( T# K5 _4 i$ K/ c
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
03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
' |; w  c8 Q& J; U7 A* {03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
) R; i( K8 W8 `03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
- B+ u: K2 Q. e& o) M' M% s03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
( p0 O6 r; c2 r& i03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
5 {! z+ e/ f/ l5 n03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
. \1 c& j5 o) M/ p7 q03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
+ a8 L2 X* R2 T2 g6 O03-5-3-5JupyterNotebook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
6 y4 h( g6 b  B' k; h$ g2 y03-8-3-8Numpy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
5 X7 B$ U) [! J" x2 f' U
# N$ v! G; S; Z! E4 ~- J04-1-4-1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
4 X! W2 q7 k) c4 s; N  l04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
) {/ F) C. I0 P  R! \% w) C7 r04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
% D/ H- O& p1 J+ _! N/ I04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
: \" P) e  r. F' F$ U
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
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
3 V0 x9 V! k( U* K8 D% E05-3-5-3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

+ Z6 d8 _+ D  o〖下载地址〗

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