机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖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〗
  u& d5 _) h$ ^9 ~4 R& @, h; m01-1-1课程内容和理念.mp4

+ u& c1 \1 k( D6 X. ^. p% X* A02-1-2-1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
" V5 v+ [! Z) r+ N, O: T: S7 ^02-3-2-3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

9 @2 t( c0 ^7 U: M; {; i2 U03-1-3-1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
' d! I; q( l/ ]$ j9 T4 A  Z: {2 e4 n03-10-3-10Numpy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
: r, ^. y2 @1 D2 ~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
8 ]% H: _% l5 ]* B03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
3 L2 T2 L" R0 j8 J03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
2 \8 t3 ~) a3 b, [, s( ~. J/ r03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
) M+ Z5 |1 N" ~3 b* q03-6-3-6Numpy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
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
% G8 X& Z; {* \  f! O5 W- f4 |6 O04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
2 F1 u8 p) m# n04-3-4-3KNN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
* i8 a" `- P# d) s3 z1 g1 s04-5-4-5模型评价.mp4
; E  _' Y4 g% f0 Y: R04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
; G7 k# m, q# A2 r" s3 |$ D  [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
- D2 n( t4 P9 C" d; C3 B
5 x0 f( j# E0 E1 T05-1-5-1本章总览.mp4
% L8 L1 z3 |, `+ u+ ^) z& i$ b; Z) a05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
) s" q$ J* ~) y; Q  z# C05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
. q! D& p  P* T05-2-5-2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
$ j9 T% H: y$ A+ s
+ B+ w$ n2 z( A; t〖下载地址〗
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