机器学习必修课：经典算法与Python实战

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5 g. d( h# Q' k0 h〖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。
& k& j# [# U% [  y, h) \- \〖课程目录〗
4 B# d6 d& u" P8 g01-1-1课程内容和理念.mp4

8 T. l( i  L. L. Q. J" H02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
1 J$ P, @0 s: o- Z' ~  T3 ^02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
% C( z0 w& O6 N( x02-3-2-3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
, R( N& K* p" }5 B
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
7 D0 e" \' g% w03-10-3-10Numpy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
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
0 f- g* z8 b) F( n' M; @- S' B03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
# R/ d/ K; b3 C5 X) G8 p; k03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
1 [2 O2 x4 e$ \3 D8 [. t7 _! C03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
; O* h: n* `& L2 Z& Z6 h03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
. H! c+ A4 M, C+ i- |03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
- i2 m" t, `5 {03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
6 M; E$ P. }8 e3 x2 }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

04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN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
0 B2 T" g& }$ Y6 j5 e04-6-4-6超参数.mp4
  P& j; u* |' S+ S: D04-7-4-7特征归一化.mp4
; B: Z5 E2 p7 K) U04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
- [1 G) @- \, k, W4 S$ }& P* a( A! R04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
3 S" [/ A5 C2 [5 N05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
1 }. K& z. f% K, e3 p' l, l05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
% s1 s9 N( a0 v; B05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
8 D0 H0 V# i7 r05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
8 @* m' h1 j+ C" o05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

8 ^, @! `( N6 I4 [〖下载地址〗

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