机器学习必修课：经典算法与Python实战

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5 [, q# L; x' Q6 F〖课程介绍〗
1 z! G: Z+ L8 k2 R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

. }; X  F" j" o* [02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
6 B: k2 F' ~) E& J& U02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
) q, F' K* K+ W- n  d# V02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
1 l0 B8 S+ z/ s# `# h02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
+ a/ |  v. }% {02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
* X. Z* m6 O& t
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
5 m7 m/ E; f* i& g  Q& v( p8 c4 [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
3 O! Q7 x' z) Q" p03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
; p5 `  f1 D3 F5 a. a( s6 L03-4-3-4JupyterNotebook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
# _3 K) y6 Y* S' y8 u' m' l03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
& r/ f4 O+ P: y) R5 |8 t03-8-3-8Numpy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
7 v7 n" e& }/ X! L
04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
: t. o) O1 O! x& n5 u; e04-3-4-3KNN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
4 p* @4 d$ \# a2 W* d7 |3 s04-5-4-5模型评价.mp4
- Z  ~+ ?5 ]3 X, s/ V04-6-4-6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
/ |* e8 I9 D( |2 z$ o0 J
+ Z# b5 n( p, O/ O  a3 B% A' a05-1-5-1本章总览.mp4
% Y$ k* G' e+ f' @4 L7 e% @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
1 o( e1 w/ p1 N( F% \1 k05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
, a, B+ t  L3 l5 Y/ M5 x, h) D) }
〖下载地址〗
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