机器学习必修课：经典算法与Python实战

) b' e- p# Q* V" Z& B: F
' ]& k+ L1 D, `. A% C( N〖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。
! M- }/ [% k9 I6 g〖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
% b9 R. H  G8 U6 p3 j3 h02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
" _* o+ H# T) y, U' F; K1 q/ T4 ~/ c02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
1 n3 \2 h4 ?  B# C; U' 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
03-1-3课程使用的技术栈.mp4
6 _8 f; S3 q7 V03-10-3-10Numpy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
# \( i) u' d5 N$ y03-12-3-12Numpy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
- ?/ v7 y0 z( U+ n03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
6 L; S0 J% _& |5 N1 ]03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
, K8 X% Z9 O9 D2 r03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
# b  [- J. a# H3 l( Y8 V03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
8 N9 ?- m; O( r  b) }3 r4 n# [* C$ \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
  `) ]0 F5 a! z  _' y3 R03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
4 i- |' D1 L$ Z) V: j" Z) c3 d03-8-3-8Numpy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
/ `) n& p' X2 S  {0 ?
. {/ G" L) L# D- L8 a$ f7 \8 R04-1-4-1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
- n6 s1 a4 {  ?4 R" c5 O( O04-4-4-4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
! g. g7 e* w' A5 m" p5 H+ H9 P; R: w04-7-4-7特征归一化.mp4
) l2 I: A( E4 P4 _. |! L. D04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
. _- ~; }: S8 F" _- j04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
; L; l+ _: B  k9 v
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
! ^- W, }7 C5 A4 M" }0 S1 K. F05-11-5-11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
  i; C) a) x5 P# a05-3-5-3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

) A1 S6 q) z, j9 p& _. m; ]+ y〖下载地址〗

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

* w5 I2 l: f! ?+ L! Q$ ^〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：https://www.mano100.cn/plugin.php?id=dev8133_vipmqf2fpay

% G/ S2 y7 \( T$ }0 V! B! u

学习学习学习学习学习学习

666666666666666666

666666666666666666