机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖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
3 f# }! y1 t; k2 [3 d% |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
6 ?3 c) h" F7 ]6 w4 V- \2 u02-3-2-3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
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

$ [. p& ]3 J0 v1 [  x2 [1 x- n; s+ L03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
8 m4 w# v% R5 g+ r! I. }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
3 J& M; G, L, J  U* c- O; W03-11-3-11Numpy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
- t' D& R) P1 A5 H* r6 w; \  D& n1 }03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
4 f+ @, n% M2 u, r5 N9 W03-2-3-2Anaconda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
' A) m& }) n/ c% s3 U& A03-5-3-5JupyterNotebook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
  g" N) ]$ n2 f+ |( z8 i  Y4 J03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
8 D& v% o" y! G7 b# d
04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
* M& `. a+ \7 ]- f04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
; L, {( l4 p/ `) I( F! W+ i! j04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
7 P3 \1 `. G& {; W* r. E: E# h. f& f04-5-4-5模型评价.mp4
! R+ k$ @7 L4 d) }3 ~2 H- Z, x2 e  i! y  n04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
9 F1 N( W& h" T) R, G04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
8 r. S1 M7 F7 N7 _6 @4 O, T2 c; j( n
2 ~7 p8 h6 b( R  O4 K# Q3 o  v05-1-5-1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
05-2-5-2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
( z( s9 |! |3 R9 V' h" n' F05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗

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