机器学习必修课：经典算法与Python实战

% y  J0 ?9 Y5 Y; a' j
& [, }9 j: M1 D/ K, l〖课程介绍〗
' c; c1 @! L" i# x) D5 @; \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〗
8 C4 ~6 V3 i  |01-1-1课程内容和理念.mp4
4 o& C" c5 |! ~+ c( f/ z; r
( t0 ]$ O* K) B# @02-1-2-1本章总览.mp4
. t8 O  c/ h; u02-1-2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
, @' J' D1 D7 y1 i  N02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
+ Y$ E6 x1 X. [3 C* b
$ Z7 E3 x6 j6 {, J" i03-1-3-1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
5 ?+ L, ^" i" M4 A: \03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
- @# L" z- M# K/ I03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
( H$ s; @( P5 ^& }4 A. u2 O03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
$ o8 d7 ~) I1 F' i# k03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
5 L5 S9 w  g# K0 p5 F  d; v' ?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
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
+ R  a" B' |0 W: `
3 S4 E3 y9 ^3 v# c/ i' V" m" O( M04-1-4-1本章总览.mp4
* _" C! \- y; @5 B9 ]+ w04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
, }: ~) I% {% T3 S' j& \04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
1 k5 o3 C( Q) X04-4-4-4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
04-7-4-7特征归一化.mp4
! D! i$ l6 a5 G. D* Z04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
" }/ v' A0 U2 a: P04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
! `. |& q2 Z" Y8 J& p# _$ l
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
$ S  S( [; L1 }4 W( F$ Y05-11-5-11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
' i( y. b  o4 D* z9 b/ h05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

9 g0 g, G0 E- r〖下载地址〗

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：https://www.mano100.cn/plugin.php?id=dev8133_vipmqf2fpay
+ H4 k: {& ?+ L- ]- W- @. K

1 E2 O9 i$ o( T, a

学习学习学习学习学习学习

666666666666666666

666666666666666666