机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
; i; i: ~0 I; I& z( g0 g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
1 G9 u& _* x4 u9 F02-2-2-2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
* f$ d, Q! x9 g02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
( l/ B/ }+ ~& M: P9 T, o02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
" J  q4 D: Z" f* ?  r5 T03-1-3课程使用的技术栈.mp4
0 T% ^3 W! T8 e; s03-10-3-10Numpy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
03-13-3-13Numpy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
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
6 X1 S( d4 g+ t' v- m- F$ I* [03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
! A. K  Y" I) x8 c5 O' ?$ U03-6-3-6Numpy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
+ k3 H5 s; K( c, U9 R" C
: f* Y! i8 [/ v04-1-4-1本章总览.mp4
+ u1 x8 z- j, a3 i) g- w: P7 n04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
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
$ l  c5 W5 u0 ?, E1 I0 U2 L% U" a04-7-4-7特征归一化.mp4
+ }" i* C: [- j5 A) j- ]: [04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
  X2 J  H9 e4 o+ T04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
- W6 b. q9 d8 z9 A, K
2 N6 ^, J& e9 k0 r) \; y. a05-1-5-1本章总览.mp4
2 k6 j- g& a. s4 n; s* `* o) ?05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
9 C  k+ Y1 x; c% m! u+ s2 f* K05-11-5-11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
$ ^8 E5 Y/ ^) ?. W6 n( m& E0 v2 I05-3-5-3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
* b9 b5 s" o9 K! o2 F- {
〖下载地址〗
: Z* I/ M6 E( o& o/ ^' c6 B4 y

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