机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖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〗
  I7 l; u: A! a; r1 _01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
9 v. l+ e# }- x  N# f1 E7 ]5 N  l02-1-2初识机器学习.mp4
9 n- y- z/ l5 ^$ v, k, D02-2-2-2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
" b* u/ b# Y- ~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

# P' [7 ^8 j( l3 A+ Y03-1-3-1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
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
03-14-3-14Matplotlib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
, ^& n. ]# m% ^6 q4 G2 |2 @: C& i6 \03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
0 q/ s6 Z" Y) `. p) s8 Z03-5-3-5JupyterNotebook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
03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
) I( [5 q1 Y2 p# `: z1 T4 v03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
! s& y. D- p3 u; B9 u. z03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
6 X: m3 T- W& h- b, H! ^
04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
" ^2 W( Y, s) Y$ G- M  K! _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
3 h/ r& v5 `+ r04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
- K, L5 j& C" G8 b04-7-4-7特征归一化.mp4
1 |6 i( g) j# d# H0 C04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

# \1 ^, ]! S7 o2 G5 q6 q2 ?  _05-1-5-1本章总览.mp4
1 o# e) L2 c* }* j05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
- ^4 k$ V! ^& M$ J05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
, L+ V9 b* Z' `3 G$ Z  k& G- V05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
- `' `4 V+ k8 ?, q/ f5 a$ r05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
2 s' w7 z0 a0 O/ Y05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
7 _  S+ }/ @# V6 q7 o# B
) V$ z, E! e7 a# \〖下载地址〗

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