机器学习必修课：经典算法与Python实战

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  E' J/ d' c8 _〖课程介绍〗
/ ^( @2 Z" h; C% b  c. q# N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
9 R7 F5 ?) b$ z* y% d* O( B, I( ~
02-1-2-1本章总览.mp4
2 f* Y8 |4 n. ]2 G: c" H02-1-2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
# Q! L( i% W* ?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
% G) U9 y  V. I3 r- m
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
+ U, h- H8 k# j! n) |5 D03-1-3课程使用的技术栈.mp4
9 w  B' O2 N9 ]# h03-10-3-10Numpy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
* h6 y0 o# E; ?( p' w: b+ g03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
: B/ O: B6 D" b# W03-14-3-14Matplotlib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
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
- s/ G. {  C: m( ]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
03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
6 g3 V. V: A- F. S03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
! |  y/ Q" ~6 V# b- e0 w03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
' M& P" R" N$ g' T6 P04-3-4-3KNN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
* b. L. q6 u9 U0 ?04-5-4-5模型评价.mp4
6 e) I- o2 C5 d2 ]( r# ?04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
) O$ H$ |% T7 R04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
# k3 a2 }) T7 ?$ ]) U* I04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
! `3 t7 v. L; r! `) Y* P4 `
05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10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
. z, ^3 ]' {  G05-2-5-2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
( }5 }' j2 e  v+ @" g/ l
〖下载地址〗

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