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。
+ z. h( B0 X) j2 a5 [( M8 K〖课程目录〗
$ r! W1 T4 E1 l+ E" i8 R01-1-1课程内容和理念.mp4
8 a0 z0 `8 l# J% Z
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
8 L- o4 ~" y+ ]) O7 S* n02-3-2-3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

4 |6 m3 v# |: Z- M+ l; B  I, [" D+ s03-1-3-1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
! C+ ~' `$ {, O0 h* l2 o03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
2 B. A  J9 H$ F% s3 q03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
2 x# o3 s2 Y5 W+ m' S5 O; X03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
5 L9 ?+ }3 K9 _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
; H4 E4 N2 f; P& b6 C03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
& [: O1 `; l8 W$ Z# B# W& b3 ~3 x03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
# t  E2 W+ U5 x5 F+ z+ I03-6-3-6Numpy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
& o6 z# B0 Y8 j- v03-8-3-8Numpy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
- i2 i6 o9 g, L6 w
04-1-4-1本章总览.mp4
. N0 U: k3 j4 y6 N6 N9 u04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
. o7 }8 i2 u! G, \' H, C04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
& x: B# \% O% t6 ^& R04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
( x( I/ d& \; G4 y0 k9 U04-6-4-6超参数.mp4
5 {* U; Y; F/ v1 \  T" Z5 v, @04-7-4-7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
" k' I& F+ X+ X$ S  R4 e% M
+ y+ S3 I6 m: b& q0 P( I2 P05-1-5-1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
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〖下载地址〗
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