机器学习必修课：经典算法与Python实战

; T* a& v" l- ^; C7 i) S9 t7 F〖课程介绍〗
2 ^2 e, E0 ]6 W/ A/ 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〗
01-1-1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
02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
- _1 h& x" B( n- X& D! e. J02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
9 l7 k3 g% y+ G$ p02-5-2-5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
$ Z6 O5 v, `7 x" ], ]" ]% ]: ]03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
) a- N3 G3 \& K  W03-12-3-12Numpy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
6 g( j" }- j4 n$ M; U& E2 ]03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
& G3 g/ G9 ~5 S4 A. C8 E8 |6 o03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
' M5 E) ?$ n5 ?  q; F03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
* [& n) A4 S; R6 z* e% z03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
: l( C4 x# l1 d! _03-6-3-6Numpy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
. M) T6 f: t# e5 |1 Y& |8 k- W( L03-8-3-8Numpy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

0 q' q$ N: g0 m) C. N4 p$ V04-1-4-1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
% o. Z) }# X3 ~  i( A# W04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
, f5 O* N( U, c" a. a2 O04-6-4-6超参数.mp4
" I. Q1 w  y- ]5 _* }4 M, k04-7-4-7特征归一化.mp4
+ G0 Z! M2 U9 z7 N7 ~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

05-1-5-1本章总览.mp4
* f& O/ ~9 n; l& k05-10-5-10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
5 y3 I/ {9 g& ]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
* A; r3 e8 o0 N; y
〖下载地址〗
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