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〗
( K' C  v) W4 b/ Q) s  L) D, ]01-1-1课程内容和理念.mp4
, u& e2 P- O6 S  a% f
9 U/ T, Z" _! x9 M# r02-1-2-1本章总览.mp4
. V# x  R/ [$ G9 o& C1 ]6 x02-1-2初识机器学习.mp4
$ O6 l& j; l( b3 {02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
% q3 H) F9 J; Z; l02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
8 |+ l- C% B+ p02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
5 @8 D& w# N! Q! `: U02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
' W+ V0 ]$ z9 v% v
# s; s* k7 h4 F; }5 A$ m+ e03-1-3-1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
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
  j# f3 `8 b) `6 }" A03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook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
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
& ?- _4 o4 v4 |& X, q( o  e; O6 N03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

* v( c+ G" P8 ]9 n2 ~# i; E1 ]04-1-4-1本章总览.mp4
; n0 _, x5 L* Q; E' s2 A' e04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
1 \4 K9 o( J; n- s- d04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
7 y# U5 E1 h# z0 N9 f+ l, W04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
0 |; s: `4 i* ~4 A+ B04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
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
9 \0 J) R. k$ L2 j3 ^# o
% X! S" w! y+ M4 Y0 v1 ]6 I05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
' c7 E+ ^9 P! E2 R05-11-5-11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

, G) U3 B: ]  E2 u, o6 x〖下载地址〗

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