机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
9 M0 i$ t/ J3 f2 D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〗
7 ]- U  w! X8 u# j2 R+ h4 n5 N01-1-1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
02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
1 r9 \9 G/ m! S( }/ b' s0 b5 k$ T02-3-2-3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
- \1 V# h9 k3 h* E# ^- J02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

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
& B) c5 |4 w' P5 F7 H03-11-3-11Numpy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
) ~. e/ e0 n) H$ U$ \03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
  D0 I% p4 ^+ l, b) l) q' c4 k03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
5 |! E5 |) N; J5 U' J! g8 {: ]  Y03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
/ l% W* E* U0 |8 _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
  j% x/ X" \& c03-7-3-7Numpy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
& ?- A( i% j3 ^1 J03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1本章总览.mp4
: p, |. C( L$ x7 V. M04-2-4-2KNN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
, |9 A9 c% y% l04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
* x/ r9 r0 f* U% r) K04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
; C8 R6 M( S, E$ S: D04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

" t' H$ q% Y/ o5 u05-1-5-1本章总览.mp4
6 ?% j6 B0 f" O& }5 T05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
2 B6 ^) p& L- k9 L05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
3 \$ R6 k7 K5 t1 C. [3 S6 |05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
# G4 n' m5 `) L1 g, b# T2 Y- i! e1 f05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
8 t4 r* E% w4 c- Z( C1 B05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
; [; J' l( o6 t' \% v# x7 N9 H" K
0 M/ P9 g% [% g〖下载地址〗

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