机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
9 N9 O. b) r- P' [" V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。
/ n5 w% j. b' v  \# `〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
3 m( k# J- ^- n9 s4 K# N/ R
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
02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
9 p* I1 \2 e* l. f- S; C) P02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
( |9 f5 W* _  ?* ~3 b5 ^7 p2 W
3 a. l) p6 r. }( E" M: z03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
( v3 G. a5 u) s03-1-3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
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
0 D: ]6 c% ^2 Z& D; l03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
: ]/ q( R5 ?2 W- w1 ?* c0 d0 f6 ^03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda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
, ^: e; |) ^6 ?: ]$ L03-6-3-6Numpy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

4 ?+ a; F/ [/ v# S; }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
! _* U* i; A1 l& k" M6 d# c04-5-4-5模型评价.mp4
" y  @+ m/ @4 @2 ?1 U! `04-6-4-6超参数.mp4
$ A; L8 H' j/ S$ U8 @0 B" \' @04-7-4-7特征归一化.mp4
! S0 |0 [3 C6 `: b% n04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
! Z) T) o% e. [. [2 T
05-1-5-1本章总览.mp4
% f+ g8 Q1 E/ o3 n6 `05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
( M1 H$ T) W( p, ^; T( g4 C; F05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
- h3 D, g0 q4 u  R5 ?* q05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
% s: l$ L4 `. v4 p+ z" Z05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
( A- B$ c4 Z; }/ _' K: h05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗
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