机器学习必修课：经典算法与Python实战

$ b% C0 c) }' x: u  b〖课程介绍〗
! R: b, c3 J8 V! L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。
〖课程目录〗
7 Z- ]7 `. e; L01-1-1课程内容和理念.mp4

: J0 T& P0 j0 A) T4 y' ^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
# j, L* J* G2 Z" I% D
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
' |# g/ W* t9 c4 P# I  D/ d03-12-3-12Numpy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
4 n9 i" k5 n' n. H1 u- k1 C03-14-3-14Matplotlib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
1 |* _5 R3 ^$ x  s5 u03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
% A( M( L7 g: D9 r3 S+ _: D03-5-3-5JupyterNotebook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
* u. `5 W  U! V% U03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
; \4 b* |% |1 ~3 j  v- 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
/ M' {" A# d9 K! ~
4 N0 s& u. e3 e, t04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
9 R( n: `0 c( b) a; y2 h' z  R" |4 T7 I04-3-4-3KNN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
: [+ i) R1 ?( N8 [2 w# M04-5-4-5模型评价.mp4
) Y, f+ a4 c+ g9 X" x04-6-4-6超参数.mp4
2 `* p+ i% [0 X& h04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
0 ]+ Y/ I0 P6 e4 B: d04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
0 }' q& a& c; T' r
7 p+ G' T8 W# J9 s+ r3 s$ c05-1-5-1本章总览.mp4
8 R& w8 p* o9 A; I+ \05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
5 G1 O2 r% n& P05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
/ {" |4 D$ S& S+ ^05-2-5-2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

〖下载地址〗
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