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〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
1 G; k& `- e) j& y4 u$ x02-2-2-2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
8 y7 n! _4 z. F3 U) i% g+ U3 |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
  B. Q8 ]! \, V0 H" e
4 {! C( E, X$ |8 d) B- J9 S03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
, N. g9 w7 w0 j03-1-3课程使用的技术栈.mp4
  |+ M$ b& d( K1 [# y+ q/ ^1 N; V6 P03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
; i+ _2 v+ w9 z, g03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
' M1 O, r7 N5 a$ e; G+ I' m03-12-3-12Numpy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
; L6 _9 v: Q( q/ x+ a- S03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
  D3 W3 K/ S  V5 Y/ _03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
* m% g- {& h( t; Z4 Z4 }03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
, _' z" b" D9 A03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
$ I# y  c( P' }* W% c2 _03-7-3-7Numpy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
4 k0 ~2 p, l& A9 Y1 b6 L( R
04-1-4-1本章总览.mp4
- _% R$ ~8 s' \, b7 }/ L5 k  P04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
' y% l2 q; B) w; p) K04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
' ]4 a% J8 V/ I5 F3 [" t% g04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
; l4 y. e' L* M! n  X8 S04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
. `% ~$ ?. H* O+ I04-9-4-9KNN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
4 w% X- M& T' A* j9 ~+ K. i# X1 i. v05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
4 U% B8 j* ?. H05-2-5-2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
& W0 z( q, m. p8 R05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗
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