机器学习必修课：经典算法与Python实战

1 i8 }4 f; m+ {4 l) v: G2 p〖课程介绍〗
8 g# W6 f/ \# e, c/ B3 @( K" X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〗
0 o( ?0 G4 i3 W! J! O01-1-1课程内容和理念.mp4

9 P5 I2 X6 Q' V$ C0 i9 S2 G02-1-2-1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
) k; \* S4 O1 k0 p/ o02-4-2-4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
5 B3 L0 W1 G" n9 G' v" A
/ ^' k3 Q7 j+ S) i# }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
  h% c, g0 F% k* K9 D03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
+ q3 j( ^" q0 J, P0 m- K+ N03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
9 `, h' n- m( b& n7 C' }1 r6 Z' D03-12-3-12Numpy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
) g& j3 S' X$ Q03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
5 Y% l, s6 h5 o03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
( A( l. z8 {- J$ \3 N$ \: O' \7 D03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
! u6 C# @/ ]0 t/ n03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
4 R1 e4 K2 v( ~7 b0 k03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
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
7 W/ `; ^" A9 t03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1本章总览.mp4
7 p7 n$ Z# m" j, d6 Y) Z0 g: Z04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
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
8 o9 v5 h% n! b0 {! ^) ~5 o04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
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
& @& w; g  \7 _( `
0 K5 Z( X; F& Q% F05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
" T9 Q/ \9 b8 @  J+ g1 {8 ~: n1 y05-11-5-11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
9 @+ K( @% M/ F05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
+ d$ E# w7 t2 j
4 B/ L* `' `* Y〖下载地址〗

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