机器学习必修课：经典算法与Python实战

4 b1 g" n% U( q# r& P9 M, C3 `
5 g2 Z& Z5 A0 |9 W2 V2 v〖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〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
4 }* Z; v  p9 E6 m7 u( A
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
5 w9 X7 M; M( g2 \% d+ s02-3-2-3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
$ `' H( x9 i6 ]02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
: {% u' g# j! U. x5 H& _9 z
' h4 H' S5 I; ~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
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
+ z( u4 X+ }$ X# ?3 A, ~6 V" N! ]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
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
* M/ D: b% X! d! O5 K7 r03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
% A1 E+ p1 Z$ E5 Y03-6-3-6Numpy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
( }! i$ n) z8 @& C7 X03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

; E( ?# k, J' [: O8 r. y' z6 \8 t04-1-4-1本章总览.mp4
3 m- j$ @& G* z8 `5 x04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
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
% d, O9 L6 Y% D7 p; q7 }; F5 ~04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
( {$ b( [6 v: |, O3 `' @( B04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
; \+ U, @) c2 g6 U04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

* L$ B0 `3 w  D  Y, s05-1-5-1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
* B1 e; I" `( v05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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〖下载地址〗
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3 V  t" F' Q7 i, L. q& H6 Q: c〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
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