机器学习必修课：经典算法与Python实战

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" S8 M7 u: @8 E〖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。
4 P( D6 \( C9 u9 k4 r: @! X〖课程目录〗
/ B0 p/ K9 M/ \% a01-1-1课程内容和理念.mp4
) c2 e' v- x1 U7 F/ q; m; r9 O6 N
02-1-2-1本章总览.mp4
6 |' o9 m( F" z5 G. F6 L9 E02-1-2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
" T+ R: {: B" v8 q02-3-2-3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
0 N* ]  c) y. y. W) A02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
/ [& B0 O7 q* s% d1 x+ M# a
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
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
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
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
03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
7 s9 H8 P- N; i03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
6 G; `! }, V2 u7 P! N! a03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
% N  d0 z+ X1 z5 p' [' D; |
( k/ x" v& W# u4 s* K* h7 f4 B3 H04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
  |  X9 {# _/ x2 ]( L. {9 n04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
# H) L, ?9 h) E) W5 K: s04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
5 G& _: I6 K" p( z8 m04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
6 [9 h  y1 a& W) e  n04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
* N; o$ H* }2 H- Z4 X- ]& ~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
* {: |, B+ Z4 d6 G: Q9 r05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
- h6 l7 D8 X8 E! d05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
4 W+ j5 a1 ?3 c# F4 ^; z" }05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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〖下载地址〗
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