机器学习必修课：经典算法与Python实战

" _. I) G* j! }8 P9 D* m- j+ C( o( P, 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。
〖课程目录〗
5 W% G; M  V: G$ X0 r9 Q9 p$ I01-1-1课程内容和理念.mp4

4 f+ g1 K1 q& }. x02-1-2-1本章总览.mp4
+ M8 ?0 f4 {* m* i# N3 x02-1-2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
; _  u) A& f5 @7 c6 ?0 W* |: D, K02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
6 o$ h7 D6 [' m6 H2 G% {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

* D5 z. i: Q$ ]$ F% t2 r03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
9 ^0 o1 s* W9 c  F0 I' f( h2 I- m03-1-3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
/ \% C2 y& J- {; b7 v- o/ ^$ f03-13-3-13Numpy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
3 w7 A' ]' F6 f" m9 H2 E2 F7 E03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
. H3 ~' h5 t' x03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
) t5 u& a& r" M: C: N9 C03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
, @/ e# A$ x8 y7 {/ B" ]03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
' r6 ?, A, p. u" Q: }03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
! w6 ^) E$ `5 }8 w8 Q  j5 t! D3 z7 N03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
0 N- D+ C* s2 q8 z- Q& s
; }6 X* H+ e3 b, L, h04-1-4-1本章总览.mp4
9 w! q! q7 l) R! \+ {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
  o( `, ]; E; ?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
/ [1 R  [& z# U! X3 Y: d' d: q04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
+ g) e2 v) i8 ~2 G( `3 o04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
2 t3 m/ Y. p2 @# ]% }2 B& N. V6 N04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

+ X% Y/ U7 \. ]0 F) E" N: K; l05-1-5-1本章总览.mp4
: V( o/ s1 F3 f( T% y5 ]05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
- b% d2 e! k8 x5 X& j2 G05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
/ B0 I  |4 Y2 b05-2-5-2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
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
1 v- P5 S# a; }" t1 ]
! [: F5 q! ^7 T2 ?6 K+ [/ n$ D〖下载地址〗
0 _) l) b1 D: |/ o+ y! l, O

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