机器学习必修课：经典算法与Python实战

4 B0 M5 }% N( A' p. c〖课程介绍〗
7 y7 ?& B0 D/ w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 R) A) H; C) G〖课程目录〗
! Q8 J# H0 D9 t5 K/ h3 {8 p01-1-1课程内容和理念.mp4
) `, ^' Z  o0 j: c
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
+ B( E0 B$ s$ ?02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

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
+ o7 _0 \! h" f3 E8 M3 C03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
: a) G- v6 H# m1 }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
0 V, I. z7 U8 C2 y) O03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
: [0 o1 @# M3 [9 v9 `$ U03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
4 A  S7 _4 ?+ B+ U/ G1 q0 P9 @03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
1 J' t# {! J. Z; [" x* i1 d+ p03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
  M, \2 D- v2 o, e/ c) N03-5-3-5JupyterNotebook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
8 Y! G5 ]- {, |$ D) L) A4 Y03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
; h" _" z, \3 S2 {) r03-8-3-8Numpy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

  T. k9 U  O. P" N3 F/ N% B  }04-1-4-1本章总览.mp4
; x, Q  [! d# X/ S" j7 m04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
0 Y1 Z0 K  W  z" p! J" F& `) {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
2 {1 k% T  t8 M; c6 j, V! c3 Y: 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

* x0 n5 e" @3 |6 @05-1-5-1本章总览.mp4
9 t4 W0 U% l. v5 c" I05-10-5-10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
3 b! K: l& c8 e05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
$ C0 J3 V3 U% ]1 Q2 ]0 D* F3 S05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
) ]7 n* t1 ^+ Q# J. m: W
7 e2 C. j$ ~- C# M6 w! w! X〖下载地址〗
- D: b1 H5 S, M! [! M& o) W- ]

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