机器学习必修课：经典算法与Python实战

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  M, N' C3 v' }; }: Y9 j. V; R) v〖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
+ R; L9 c, X6 _% ]2 y( N  W8 s02-2-2-2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
* X0 y  ^; G- Q0 i3 S' d02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
: v2 T3 g3 w! {8 A8 f02-5-2-5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
& n8 ?4 p$ R2 |+ ^0 ?03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
1 F/ ~: f: }7 i4 P03-11-3-11Numpy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
+ l+ i# c' V5 b$ v7 u( u# D, ^03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
. H$ D- b; P2 u( y8 o03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
: y0 w9 k' d9 e2 D' o/ R& x03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
& n- n+ t  z' N0 H03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
5 i0 E7 ?5 h6 P6 r/ d03-7-3-7Numpy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

# ~$ N6 n" m/ `+ d, H1 H04-1-4-1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
1 e+ [" f7 P* Q04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
7 _( N+ G: G4 w3 P- X6 w04-5-4-5模型评价.mp4
* t/ G3 T8 b8 s5 e' f6 ?04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
" k% B2 c9 x0 C( m* d) I04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
: _' S- X& P1 x" q( a! }/ V* [
6 i0 l9 [) i  b5 i) d9 X. @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
05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
  q7 f: A' i# A' N05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
( y4 o6 Y3 K  {) D05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
  J5 F, u# m& ?4 S4 g
( A; A: k7 a! k3 c) p6 Q. S; o〖下载地址〗

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