机器学习必修课：经典算法与Python实战

! M7 ^& O0 J2 m〖课程介绍〗
+ H& T, U4 W9 d* `: g! M6 Y3 ?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
* [4 g, }! Z, J) ]) O( o5 u6 Y
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
/ H, ?/ V; ?* r' q, @" `7 P02-4-2-4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

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
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
5 m6 S5 D% I6 Q  [. k- @03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
0 a' Z- K6 I  [03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
% r" T. q: k" M0 ]8 O5 I8 A03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
  i& @/ a% p6 j4 z03-5-3-5JupyterNotebook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
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 d* l. b5 o3 Q3 ~3 Z1 M
! m( t! e/ F; j4 q04-1-4-1本章总览.mp4
, W, _( f( u. r: @" B& g* A04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
, S( m8 H' |7 N4 c) r04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
4 P' ^, x9 d$ j+ c' E5 Q+ 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
04-6-4-6超参数.mp4
+ b8 S6 X# n' u6 @04-7-4-7特征归一化.mp4
  a. N6 k0 k3 T% `6 ^+ I04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
' F8 W6 x: @# _* q2 o& K0 U04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

/ m0 d$ P: I: Y' ~  p# I05-1-5-1本章总览.mp4
" i5 ^  A+ E- T, x+ G$ I: n05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
" t+ ^; F  F0 L+ n* \) I& W05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
! m; `+ s. m8 ~/ ]# h# V5 ~05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
" {6 Z% p, l; N. e7 [5 C. E. L05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
. `1 p- q" P3 Q" r05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗

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