机器学习必修课：经典算法与Python实战

9 Q+ Q6 m* F% Q' w. }1 w〖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。
〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
- Y) y" Y2 q1 D- `
: S( d0 i, t" ?/ n9 C$ f02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
3 q, l5 }  r' d/ V/ Z* Q: j2 w- O02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
8 [0 ^3 [. N$ J# s8 f: l$ j02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
! W3 ^9 u! f2 ?# I. x. I02-4-2-4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
1 U3 j8 z4 d( f- j& o. Q' ~. {
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
$ K/ \. z0 z1 V03-1-3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
& |/ p0 t' \0 ?# q* \: w03-11-3-11Numpy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
0 [- z$ n3 X9 |7 O03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
0 X% u8 N: o  `( I5 Y03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
( A- _- s# R3 N3 R5 c+ I; m. R03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
3 r' L+ `9 H+ s4 q" g03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
1 F! ]& O! R' N  y: E/ b03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
' H$ c% e& Y: d, ~8 z03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
( ?. H8 O8 E) d- u+ H7 y03-7-3-7Numpy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
) ^! G. v' D3 P! Y- ]* g% U( B03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
& h# L9 l2 A) B2 b
9 Q9 S3 q2 v: p. v, [" k04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
! Y' D  p* f1 g8 x$ ]04-3-4-3KNN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
- x* z4 b! c5 n2 O04-7-4-7特征归一化.mp4
$ G9 I: y1 J' T! d+ p0 u  h9 b04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
  L, _/ B& E9 N# R4 E9 p04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
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
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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