机器学习必修课：经典算法与Python实战

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! F% W: u9 F$ 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。
〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

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
$ j2 Z$ D8 Z6 A1 Z, V' V, ~. X  U- L# m02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
; n, R0 l, @0 J5 \6 U. u02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
' B9 ]: Y1 T* Q. }7 e0 U8 I02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
7 O; w" D" K  Z7 q% f
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
. Y& j  S% Q- O. [) |& R* K( j/ z8 ?/ s03-1-3课程使用的技术栈.mp4
" W& w9 p0 G% r6 L03-10-3-10Numpy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
1 f6 }% U$ r' d6 D) S' t5 q03-12-3-12Numpy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
) U1 K+ k- [7 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
, t1 S+ O7 L1 I03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
) m% P' }2 F+ b4 p03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
03-7-3-7Numpy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
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
2 O) n7 |+ i! |3 X$ F
$ ?" p" `( V& ]/ Z" H# O' V04-1-4-1本章总览.mp4
' @* ], l, i7 J1 V) a' U2 V04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
$ q2 k7 w" a# p* o) K04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
" }- {0 _; j3 K/ Y* f04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
6 `' n2 j; U4 N( s$ s! r# ^04-6-4-6超参数.mp4
/ Y, Z, V# t. V( Z% s+ z04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
" Z3 Q9 `$ @7 d$ T# y
2 _% r# N" p4 ]) s1 F# I05-1-5-1本章总览.mp4
. }. n* r1 B' Z8 y7 u05-10-5-10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
- J+ E# `) c1 o6 ~, f1 V4 p05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

' B- R, o% i, T5 z# y, Q〖下载地址〗

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