机器学习必修课：经典算法与Python实战

, f5 G, S0 @8 @" T〖课程介绍〗
! e6 f' a; p+ j$ l5 u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〗
$ Z6 _0 w8 W3 j1 f: @01-1-1课程内容和理念.mp4
: e: r; n, a& z
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
( B5 v" L" p) o1 G" |. t6 c02-3-2-3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
& d2 Q! V; o1 J2 w8 q02-5-2-5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
03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
$ }5 x+ U( c! S* o8 B03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
8 Z. {' r3 \& H. Z8 B# z; M* t03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
2 e0 b# F# b. b4 j" ]/ k0 j03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
; _  f( e. G/ c! h( e03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
. [6 ?& n1 X" N03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
  X- t, M6 G  m03-6-3-6Numpy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
; n, _$ D% r% [2 P  O
04-1-4-1本章总览.mp4
- g$ z, Y, _! M9 ^04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
4 x' w+ _: t5 d) a9 }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
04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
2 I" E) M! e. g04-7-4-7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

6 @" k% L% A3 Q- T6 h! m05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
$ o+ ?$ e  H) g( j( S# N3 A7 X1 j6 F05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
9 I( c3 ^" B. V& u  O05-2-5-2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
, D5 f' F/ A/ H9 V' q  ~7 g  T
5 D) ?  H0 g1 j2 ^7 F1 q, C  o6 B〖下载地址〗
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