机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
4 s5 z# {# M' }, O& Y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
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
* w+ |$ m+ J( g9 ?02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
" F+ O; c- E, s* b' l; l02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
) a& Y! R! |% I( Z0 Y1 i0 a
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
: c6 t% ]- W6 ]03-13-3-13Numpy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
03-2-3-2Anaconda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
: z3 u% L, H. {% z- C03-5-3-5JupyterNotebook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
& N3 `, ?( k$ E, }: Y03-7-3-7Numpy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

" n* R! c6 e# d( B& X04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
4 G4 ~9 Q) u$ `% p+ f% S04-3-4-3KNN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
6 y- e1 z" K) I4 f+ L* m0 D( q04-5-4-5模型评价.mp4
! L2 [5 Z) G# p- e7 E! R8 A2 |04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
7 c7 U5 m, A& E2 t) O/ ?7 H8 o' J04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
. N% a8 t, q& |$ F" y: j/ D- p' {! q
05-1-5-1本章总览.mp4
# {9 B! A" }% J05-10-5-10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
  t8 J4 y, N( k4 z5 u( ^; q! f05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
( H# r, V4 R) K; z: e05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
# I7 Z0 L& G0 r/ O05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
# b7 ~6 F& g& S! \! {
$ D; b! E; C0 F" N0 r1 u1 O〖下载地址〗
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