机器学习必修课：经典算法与Python实战

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9 d, ?# x; j# x- q* c/ u% Z〖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〗
7 s5 }8 h9 i6 V: U01-1-1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
" n6 B7 i& z, w8 {! _5 o5 n02-3-2-3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

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
3 i' N( W$ X! M6 t" |9 E) Y03-10-3-10Numpy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
3 A! f; e/ G5 ?- n! a03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
4 a9 v& o4 b9 z& R% c+ N9 `03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
6 Z/ K3 D+ S/ H03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
! v  L. ]* k" b" @) ]& W03-3-3-3Anaconda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
03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
' l! ~0 ]" ^6 {  B1 g03-7-3-7Numpy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: `/ j& a# M, f03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
. L# @0 `% {/ ?) F% N& [. u& H
" v' J% [* |& }. T! [04-1-4-1本章总览.mp4
5 g7 S1 [" w" V+ g4 x9 b: G04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
, f+ G$ u9 \+ v( c" J5 k04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
: m- `0 Q% x5 p; M' B04-4-4-4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
04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
0 E! x: h4 T0 F+ Z/ A3 @04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
( O" `$ y8 l, {( y% C
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
$ [- b3 R2 T  A05-2-5-2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
3 O3 \# J7 c% h6 j% Q  k! S
〖下载地址〗

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