机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
% z" C3 l* M' O$ ]6 F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
: \( l+ E- d" E: {) y
02-1-2-1本章总览.mp4
  l: ^' @7 O$ T' g$ {5 ?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
7 R8 s+ s0 h$ [9 c* n) k9 ^. {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
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
. ?; J: W; N( e7 m  S: V; Q
. m/ E  [, k% N% R4 Y% K: e03-1-3-1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
& U8 I6 D2 r$ D; H; L03-13-3-13Numpy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
6 {6 k- p7 d6 a# O  _1 v03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
8 r6 B" D! u8 {. C2 m03-4-3-4JupyterNotebook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
9 p- G) a9 f8 b( u3 Q! \03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
4 d% P; z2 b/ J, N# F0 H: M03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
0 ]* R% ^9 a6 I/ w2 |03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

( J* m4 V7 S* k& c* W/ E04-1-4-1本章总览.mp4
/ E  _0 g( b+ h& Z' g! l04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
, ~7 M" i, c7 |9 h2 g0 ], K+ W0 ~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
04-7-4-7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

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
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

1 }- B# k. R: x  T' F- m* r〖下载地址〗
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