机器学习必修课：经典算法与Python实战

& p$ e/ n: ?+ Y5 K! l5 P2 i〖课程介绍〗
4 M6 V5 `& r& I% q. J  J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。
9 N  Z& x: ^  e7 R5 V3 r) o# P2 e, b〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
4 A. h: ], f1 b; j3 C
4 y3 z1 Y* m. ~' D5 w$ H02-1-2-1本章总览.mp4
. M) O5 m; o+ h6 V02-1-2初识机器学习.mp4
& B  y% ]- S: I# h1 s* {$ W02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
$ L* ^1 \1 b. ?3 ?3 u4 t3 Z02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
0 n, T- i* E6 }" y02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
8 J, \- [0 v5 e9 g5 |# t! T- z4 V02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
: ]' H6 R0 J( I) t03-1-3课程使用的技术栈.mp4
0 V" S: Y$ f5 p# j5 z03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
- H( Q4 j; Q% \0 r; Z) Q4 v03-11-3-11Numpy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
4 Q9 Q# Z4 F9 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
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
5 f  Y* |* x: W4 J3 u' H03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
6 m. k( u. I; u7 r( j* }03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
( T: M7 h, E7 u- P4 l' L03-7-3-7Numpy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
; O0 |: B: w! ~$ E/ I$ |+ I
" c. d" d, r$ {, Z3 ]" G04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
6 u- y- ?3 V5 p  A04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
9 W1 l: j$ X  d; K4 X8 y8 Z04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
+ u  I) [2 _' `. x0 v04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
8 u& W, O7 Y# S; _04-7-4-7特征归一化.mp4
5 _2 h$ S+ m, c9 E( E. 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

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
0 f( l0 ~& a9 f) D05-2-5-2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
- R: h/ H6 c3 u3 `
〖下载地址〗
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