机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖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。
0 `! ?* N$ }, b- N〖课程目录〗
& ]0 v; c! [/ T" \9 j01-1-1课程内容和理念.mp4
$ c! A% }) f6 j7 U( s7 z
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
6 U6 }; T9 r5 X5 {$ e02-3-2-3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
7 S. ^2 t  q7 E, F' Y* j7 g4 d02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
9 P: z0 l# V+ M6 \1 X2 b- ^7 a
03-1-3-1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
8 `8 P% U; K* l4 D/ a03-11-3-11Numpy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
7 a/ I7 F7 Z4 S03-13-3-13Numpy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
9 E* J; L" q% O03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
4 m7 b' ~6 ]3 T8 U03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
5 [' K3 o, e) K03-5-3-5JupyterNotebook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
5 d* V) @. F$ |( m+ e1 R7 B03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
4 P2 c' I2 v3 Q/ f" R) X03-8-3-8Numpy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

5 L4 t  y- ?& _2 D) l0 U  l04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
# O+ F# `6 U! L3 k8 y' B2 G+ C8 E04-3-4-3KNN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
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
+ ?: k0 c( e$ q6 v& L3 M  [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

. ~% w2 F4 ?7 s05-1-5-1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

: ^* m" a" _' p3 A" c〖下载地址〗
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