机器学习必修课：经典算法与Python实战

5 Z- I2 {9 z, m, S0 k) v〖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。
8 O: I  x% v2 n$ I# j  `. h  J〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
+ ~; o, ?$ C# [& i
02-1-2-1本章总览.mp4
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
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

4 t* t+ P4 q0 U8 A  [1 t03-1-3-1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
# U% l+ o. d/ M$ j' b) ~03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
% e+ a4 [: ~# {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
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
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
: T- k$ W  H. ?* o03-3-3-3Anaconda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
03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
/ L+ `5 |) c2 g$ K. w( r03-7-3-7Numpy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
; A4 }2 I7 n; {3 C( w03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
% r* Y6 }9 Z- |+ Q( x! r+ h
04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
' o& ^7 E6 H( v* r  p; }% i0 ~04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
- U" ?+ w9 B; }7 F; W7 m: @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
( U0 S4 {. A8 E/ W/ m04-7-4-7特征归一化.mp4
  e  K! |. ^: w1 }8 Q$ [  V" f04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
+ H) k+ |! t1 K! A( m; v/ U; z
8 A% i) K" ^& n05-1-5-1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
7 O1 i8 ]3 m1 o9 N9 c( D. s( b05-3-5-3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

8 \. x5 i4 E$ g) V( X. P* G〖下载地址〗
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