机器学习必修课：经典算法与Python实战

) o& ~& K; P( [( b' R
; B/ }' @: m6 Z% I! x) u〖课程介绍〗
2 H( Y. V7 V/ i6 w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

- ^! f1 P5 M9 {' S3 ^; V: B. x02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
  A+ z$ c. y$ }5 D0 |! Z) f02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
( F6 G: `" H/ H1 m4 R02-3-2-3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
* `4 @6 [4 Y& q3 q4 j02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
- o7 _- P; p; v3 W  t
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
: C0 a1 O6 K" w6 N03-1-3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
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 Z" R* V7 O. Q03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
* |3 i5 s3 |  i9 a4 q03-14-3-14Matplotlib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
5 W" }7 Z: T* C0 U$ t% O2 d1 W  Z3 M03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
" P; {! v4 @, C, m03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
1 P8 ?# A) E3 C03-7-3-7Numpy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

04-1-4-1本章总览.mp4
, _2 l7 o3 A+ h( g04-2-4-2KNN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
/ \; K: S! B- s2 M! b. W04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
1 l4 P- M; \- O1 ~- A04-7-4-7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
6 G9 i; F) b! z& }. }
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
% B/ N; d$ G. p& e0 h05-11-5-11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 O7 H+ k2 [4 o$ x  P05-3-5-3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
. d; @8 K4 E" `# c* M0 u7 ^2 T
3 f* T% r' _! m* d( B( {$ F〖下载地址〗

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