机器学习必修课：经典算法与Python实战

) ^5 X% D9 C2 M  _% H. O0 j# q$ [' K〖课程介绍〗
3 b9 {) s: i. I  S/ |0 F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
, Z4 a* M! r  h) D% a0 Y
02-1-2-1本章总览.mp4
' z+ T! Y) E( F9 I# ^: \1 L02-1-2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
02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
7 a7 K# V% _/ F& m9 [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
3 r6 R/ f5 Y: j$ e
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
4 z: _- B- Q0 f5 K+ K03-1-3课程使用的技术栈.mp4
, h; X  A' E. P03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
3 |% N: V5 H0 D+ X. i" c& I03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
2 U7 b2 L6 ?, ?0 s' D1 c03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
4 N& ?$ _+ ]1 u& ^: u; O' \  S03-13-3-13Numpy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
( p* q$ ?; W; c: L% B9 r+ ]* s03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
; [$ ?* K: W( P# }03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
' o. K3 G. H5 r; I* \$ ^) F9 M03-5-3-5JupyterNotebook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
, t- |% l' h) s+ ]0 i03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
4 n/ s4 [" K- i; E03-8-3-8Numpy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

04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
  A3 i9 n/ j* j04-3-4-3KNN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
5 I, O* p- u8 V+ _" ~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
* O# k: R! d$ w04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

3 N) [: g/ h# v. T7 D2 L05-1-5-1本章总览.mp4
# O9 t1 I6 ?6 v& u6 n05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
: o7 P2 t! H% j( U8 t2 k) p05-11-5-11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
. q7 p: n& I, B- F0 m( t/ S& [05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

〖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

( b) C' {4 \1 c* z2 R' G

学习学习学习学习学习学习

666666666666666666

666666666666666666