机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
( a$ ]8 M7 j% J, k" I: B( 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。
+ I8 d6 v& b" ^4 F" B& ]〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
( m3 i/ p" R6 ?  l  j' V8 J02-1-2初识机器学习.mp4
( T. W3 `9 M" |+ F* ?1 T5 g4 v2 w02-2-2-2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
3 b3 n. W, {# l; p3 y02-4-2-4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

1 w( f* i- e& l, p3 R6 p03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
2 N2 S: Q' u# l, _, h8 x1 C5 y03-1-3课程使用的技术栈.mp4
# n+ r: g% j. v6 q! [  [& r$ Z03-10-3-10Numpy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
4 |( ^7 t& E# N0 F' }; |: B03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
, E1 f) f9 P+ V/ d+ J03-13-3-13Numpy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
* y7 M2 A1 }% ~8 S0 t/ p! |03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
" f9 J4 y  `# _* O: R) Y03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook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
( N) f- [/ W  P$ q& q03-7-3-7Numpy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
6 l1 d( ?! a$ K0 _, k& S03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
% d/ b1 K$ e8 |+ ^, I- |" G+ ]9 ], [
. C3 }5 x5 L" H( P# Z0 G% n04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
4 n$ F, t- B4 u7 j04-3-4-3KNN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
! @; S! E* ~+ K5 M4 b5 I* X04-5-4-5模型评价.mp4
" _; g- w2 I& x5 o. g1 f! z04-6-4-6超参数.mp4
9 d8 v* Y5 i" U4 S04-7-4-7特征归一化.mp4
: A: n$ e5 l1 W# _% g) p04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
9 S; |" P0 b1 a3 k6 |4 |2 {
' p# `  k, i" t# ?$ k05-1-5-1本章总览.mp4
/ x$ |& r, B" A4 F5 x5 q05-10-5-10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
+ i4 I7 ^4 E8 ^7 @6 R6 A2 B7 k05-3-5-3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
1 E+ I- b# c6 l" O5 x
〖下载地址〗

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