机器学习必修课：经典算法与Python实战

, w! @; t! @$ z- Y〖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〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
& }! t3 N5 ]+ S: @- Z. o
02-1-2-1本章总览.mp4
& r" N$ \! }" H02-1-2初识机器学习.mp4
% W# M' U0 S) K02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
; q1 F4 T9 m. T9 ?02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
) k  k: G: M6 H2 P8 S6 Q% b02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
- I. T0 _- V, A: m02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

* J1 j, u, _9 t/ u/ b03-1-3-1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
/ B7 B2 S1 Q. ]5 p03-11-3-11Numpy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
( Z+ f. K4 ~: ~. B/ ]2 l; u03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
; u+ d# d4 ^% b03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
6 N+ s4 s" i/ c- r03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
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
- m! h5 ~, U1 O$ ?& A  Z03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
# W# c2 J, n* i- S" [7 i) b03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
  q* U2 \! [7 y# u03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

' }6 I3 O9 Y' x0 i! e( T04-1-4-1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; q+ p04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
- _' m' v; o  d; a04-6-4-6超参数.mp4
2 s6 x9 L# @1 N3 W8 C04-7-4-7特征归一化.mp4
! L* R' p6 M1 |  {8 \6 i04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
) T: ]2 R/ R2 H" N" m
( H5 k0 @- {  W0 F3 W# K7 p9 s05-1-5-1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
05-2-5-2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
, k; K0 o: d. I3 M$ j/ Y, e6 Y
  J# X  O4 m: U0 K0 }$ @; s1 J〖下载地址〗

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