机器学习必修课：经典算法与Python实战

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6 ~- Z% O5 H0 y6 f, O% G5 P〖课程介绍〗
, f2 i  x% h. a% G6 b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〗
/ L8 p# h% S( g! `* M# Q2 A01-1-1课程内容和理念.mp4
3 Z+ P. M- }$ P6 h' I) ]+ @9 d
02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
. o6 b' p4 ?0 T( T  f, Y02-2-2-2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
/ N( T- o+ F, S3 H' t& R' w, ?+ J02-4-2-4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
# A3 A0 N; m/ }2 b
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
2 F9 L& \5 E8 `7 P03-1-3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
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
' e# j. i* ]4 o3 c03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
& }( a$ {8 N1 W6 ^# m03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
- f9 x- f: d6 Y; z8 D- \  {! \03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
2 a8 H' z' T, @+ T$ [# k03-7-3-7Numpy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
- X% X$ O6 Y! w
04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
5 k% e. r+ \( W. O04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
8 [+ U* Y  i' N. ^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
04-7-4-7特征归一化.mp4
7 s' y. w' O/ |5 F" j04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
& @) G$ Z5 @$ |. d8 l+ j8 }) B
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
2 R- a9 e- T: Q; T( R6 ~0 ?05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
- W8 E3 X/ j. s: `) P/ K8 I05-2-5-2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
" e% J9 x& r( i& N2 J7 Q05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
: y. }% M& Y# ]1 ]4 G% ?# I& ^
5 m) }. C' ~& R% _# o( Z; Q〖下载地址〗

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