机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖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 F' L7 Q: }2 j# e7 g0 u* v〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
9 g/ _& N6 h8 L8 T. m$ Z' t" @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
1 x; \5 Y8 e3 t9 p% k. Q6 N# g3 }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
+ C( ~8 Z2 |; m, ]02-5-2-5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
! m1 b4 K2 W7 N8 L% ^; Q/ ]; E5 {03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
: p1 o! k- l) f4 G8 a$ E03-11-3-11Numpy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
3 M9 R: z3 N9 N  b$ g/ i03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
" h$ m4 b, I. B. @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
) z' i! F- m& H! ~+ Z. ]: s! Z03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
- b! S9 m0 u9 R: N- l! N# l03-8-3-8Numpy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
/ [! f7 u& I/ N9 f  A9 b2 r
04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
! R# y. t- N1 s$ b3 f* L2 u! q04-3-4-3KNN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
; a: w9 u4 Z4 e3 c04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
% ^* y% z/ N: `4 M04-7-4-7特征归一化.mp4
1 D' b: Q+ K2 |$ l3 u04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
3 b+ y) v, e( V$ E05-10-5-10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
  J5 @+ c  m. Q/ T6 u; \1 P* l05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
3 `4 t0 Y8 L! T! ]6 ^# V" }& t1 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
3 J. F$ q4 L' u: E0 i
〖下载地址〗
: ?9 Y9 }9 Z7 R3 ~3 K/ j* Y1 B

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