机器学习必修课：经典算法与Python实战

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  x" E, N8 |8 O" I〖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。
4 R& }# k; d; x$ ~7 m+ u3 Z〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
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' e( S) f+ _- W' [02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
3 p9 h: I- ~' U+ ^# G' C8 Z% u02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
% c- B) I( B/ u: u, G02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
9 k; o3 Y( h# C. P02-4-2-4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
03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
5 |% a+ ^( @0 S! M03-11-3-11Numpy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
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
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
+ k, o7 h# [; K& g' }03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
5 V% f! \5 q8 a/ a3 G9 o0 ~7 ?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
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1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
04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
1 S/ g% e+ A6 D; @$ h04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
; @( n- o, ?4 C8 R0 K, z04-7-4-7特征归一化.mp4
0 R! D2 u0 f/ ]& L$ E2 o5 V. h04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
  ]5 n5 R8 Y& L' E" |3 n04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

1 X  y6 N' Z4 a, w2 }05-1-5-1本章总览.mp4
/ U  }: Z1 d. J+ A6 B05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
5 G( g1 j) H; r  }05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
2 y- x2 R$ }' z/ G  ?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
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗
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