机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
: J( ?5 Z4 C& ~) r% |1 `6 P0 ?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。
0 G  y4 y4 S1 o; j. X' h: s〖课程目录〗
) ?; \4 m' ]* i01-1-1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
( }9 t* j% G. f! H+ f3 W: _02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
, Y4 w! d8 o/ m! @2 ^$ Q02-3-2-3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
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
. J2 q1 J2 E; b6 A- U3 n1 J/ N
0 b2 }9 j. I: I: Y& b) H03-1-3-1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
% q$ \$ N0 G4 A03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
- D( ~  T  Q% O' L- [* l03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
5 H+ e5 y6 B- n3 w$ _) G- b03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
8 U4 [0 m; M0 l) }9 E' z03-13-3-13Numpy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
- K8 F: L& ?7 a0 e03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook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
7 ^0 F% V0 g1 x5 {. A6 `7 @4 \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
7 x$ z7 ]0 H9 Q% Z; I03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
$ q! g+ I2 `& P3 a/ N# e/ w
04-1-4-1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
04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
# _* P# p& `# w+ Y04-5-4-5模型评价.mp4
( ^5 [; `9 u: o1 f& i04-6-4-6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
4 h: _( V2 x2 d- S0 n9 _- A! L. \- k
! ]3 R) R8 `/ f1 e05-1-5-1本章总览.mp4
3 s8 ]. {" D: i) Z* V4 `% }05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
# A. R; l6 S" H% j8 E4 ?/ R05-11-5-11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
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗
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