机器学习必修课：经典算法与Python实战

6 i$ h, ^' ^6 ?! S. W6 k3 W' t- ]〖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。
: [" }; M# }2 H1 Y) c, Y〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
8 L2 K, R6 G% j
02-1-2-1本章总览.mp4
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
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
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

$ e9 l$ V5 b: ?3 k03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
* @+ ]* S9 [$ v9 s: a; m03-1-3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
' l1 P' @# g2 ]4 ]6 G03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
& }4 E6 t5 F1 c( U( T7 |7 U03-13-3-13Numpy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
4 m( L0 L: q6 N" G, O/ f) A- b. J03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
  o  R  b( d9 V, o. Q/ X- M  ?& W03-3-3-3Anaconda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
' Q; _* A9 Q* m7 v& u# K/ X8 Z$ ^03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
6 l( H: `7 Q+ N0 r' F% \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
! K9 N) V! E8 c( X+ x
5 O; \3 l( O- ^6 z04-1-4-1本章总览.mp4
. b( b2 k8 @3 p04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
) [; j) p( o, M, }7 d04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
* L- O1 Y, @" G$ i* K04-5-4-5模型评价.mp4
) H% w: s; P- ?- _5 X04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
" e" T2 x0 R$ L& P! _; R% {04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
  d+ x  t& t2 `04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
: L/ z, r! n6 k7 n. Y05-10-5-10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
1 b0 o9 O/ b" t+ e" v05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
05-3-5-3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
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〖下载地址〗

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