机器学习必修课：经典算法与Python实战

# y' a7 h* ^5 D/ B* }' L5 ~〖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。
  Z5 d7 G2 g% @7 ^% L  T〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
+ e8 ]' {' Z& I. n3 c
5 [/ z7 g4 A# a8 `, s2 e7 F! Q02-1-2-1本章总览.mp4
: F$ b7 O8 v$ P02-1-2初识机器学习.mp4
: F, v: R7 a% u! N& L! E1 f! h+ p  v02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
% E* P7 q+ C+ z  u0 p02-3-2-3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
0 M$ O6 i. w! U8 w6 a8 p1 a" C
' i" [- w3 v! t& h1 q& F03-1-3-1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
+ g& s: c* G6 {) K& b5 j+ N03-10-3-10Numpy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
6 u! H! b  B& t- E3 |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
) e  }+ n% T+ g8 _; _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
  |5 D: `! S3 t2 e+ E7 s0 v0 a03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
/ y1 S# Q! @0 r1 Q0 U; U" F% ?# {8 t03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
9 ]& O! Z, Z( Q4 ~03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
( S4 ], ~: r3 c  \03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
2 L& W4 ~: a% A4 [+ @
' }0 {. l/ U! V& S& y3 ?9 P04-1-4-1本章总览.mp4
- Z3 x* d. W" v8 }& {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
( ~  M% P5 _& ^04-5-4-5模型评价.mp4
2 W: Q# E3 j9 z3 P" y/ a/ J* T04-6-4-6超参数.mp4
. C; S5 K$ `2 _04-7-4-7特征归一化.mp4
6 m6 z1 H1 K0 b; p* \" C04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
* S  ]3 j1 W3 {* }  t2 ?/ ~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
& B/ M5 h8 q8 n; |4 _05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
" R( {# z9 _9 F. k8 }7 [
1 Q$ a7 P$ F9 p& w. S/ N% R〖下载地址〗
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