机器学习必修课：经典算法与Python实战

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! F( U/ ^' F- F5 k, c. N〖课程介绍〗
: g+ F0 V6 u: p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。
, ?3 z/ o- j: w9 A〖课程目录〗
; P& M& M( F+ c  P01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
# N  Z2 i  Y! {6 s02-1-2初识机器学习.mp4
+ G2 ?) B* n. r. c' R& g02-2-2-2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
- {3 }/ \: M2 D) b. v& T/ x02-5-2-5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
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
9 H& a3 D7 f) i- i03-11-3-11Numpy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
2 |9 p" A( g/ z03-13-3-13Numpy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
0 @6 x! n' o/ Q7 \4 A& @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
03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
9 ]0 I0 Y0 _! s* v03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
4 q! {6 [; F. k2 N! f04-3-4-3KNN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
04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
. r0 k+ Z# l; |04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
, q# l' p- I3 a6 h9 t3 L$ q04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
6 d) s* I! H7 i2 m/ }( W  Y- w
7 k" o" b: v* @  @05-1-5-1本章总览.mp4
. X; k8 Z% m9 b, ~8 e' @' 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
$ O* Y/ k9 M$ K- n/ }  a" P05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
- t6 `; X. `, d: M05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
: x, A2 D  [1 o; |05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
: I( Q. ?1 S& i
& ?2 Q0 z+ b3 D( ]$ B# s9 O" C〖下载地址〗

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