机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖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〗
4 e$ s$ d; O5 k$ k. ^% k01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
% h# C/ y/ {( K3 r/ x% j02-1-2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
/ O! f7 b' l3 k+ n: f: @$ C02-3-2-3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
* w5 }+ \2 C/ F4 e* G( [02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
% E2 ]. t3 Z' e7 U& Q$ K" D
6 m8 n( K, B! c2 V03-1-3-1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
1 d" d4 H, G" h8 F03-10-3-10Numpy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
! R- B- j) V; o" V( y* s9 Z; [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
03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
/ v1 r( m. o7 D6 z$ F03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
' L# ^) n' b( n% M" `) q6 V03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
  a4 _- F8 A# A! 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
' Q9 h/ L% T7 U& \* o03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
0 T" h" _! M2 p. e03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
9 i# n! w$ ~5 b2 W03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
' m+ q. W, L# M% G. B$ q2 {% w
04-1-4-1本章总览.mp4
1 Q$ H: v, t1 t+ C+ ~  B04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
6 _! B/ M' ~8 I5 f" _04-3-4-3KNN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
+ Y$ t' q) X7 d, ^- |04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
; l8 z% k9 k# u" o04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
; \0 R+ M3 v  d% T04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
) D( {# G9 l! ~0 t7 W
" c4 f# Z0 b" E! D9 ^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
8 s5 |+ H6 N& h) J) Z* V05-2-5-2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

, A& ]  n- {; N' F" S2 l〖下载地址〗

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