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。
〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
* L* Y+ z# u6 e4 h+ b+ P
02-1-2-1本章总览.mp4
9 d3 `+ b) P" O8 }/ ?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
" h; G& p9 t) r$ S8 r4 f; S3 @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

" o- V% a4 d0 q2 i2 N0 L2 l+ B, N1 f03-1-3-1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
03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
+ K) W# |. t8 }$ _# m; ^' D. F03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
7 y* }# d6 J1 ?& n% l: }  l4 f03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
2 s  t9 ]3 F  A0 r7 H03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
2 F5 L# R' c. c- F! w! W5 P) p03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
! Q, y& q3 \4 ^$ C- K9 d! M03-5-3-5JupyterNotebook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
( F' B) j( Q$ e# t' ]03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
) }( }0 j: {4 K03-8-3-8Numpy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
+ c& g/ l3 `4 \* X, J" u0 R: M
04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
+ w0 E! b: }8 ~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
04-7-4-7特征归一化.mp4
8 t! I3 f- F( N, p6 q& x" R" I; ]* F04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
4 |3 C# b; |4 K- ~8 d04-9-4-9KNN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
- c5 {+ \: t/ r% r5 c3 G  X05-2-5-2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
. M" I* L& {' U1 W/ A05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
" L% k" u) H: g4 L
〖下载地址〗
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