机器学习必修课：经典算法与Python实战

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( O- d8 a  U, }〖课程介绍〗
6 F/ \# v! W; G+ l. ~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。
( B6 t. E, w9 W/ x) U1 A〖课程目录〗
! y! {8 Z6 [% x9 x6 {* B$ [0 l01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
, l6 T( w4 c5 S02-1-2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
02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
6 m, _1 v* e3 R! s" b& c+ ^" a) o02-5-2-5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
* p0 z8 L% H5 T) S) u5 L03-1-3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
; F& d, v6 L( B7 @: i. a03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
7 k5 |: i- i4 y, X03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
" j( S8 x7 ?# r5 `! _# |- d; g, [$ K& Y03-13-3-13Numpy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
( U  b" i* m. S: Z  y& H3 }03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
5 q2 C  y) ^! i& [+ V" _03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
) Q5 ^6 n/ O; W9 F& ^: J03-5-3-5JupyterNotebook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
8 A) n( Y9 Q1 e* y! e03-7-3-7Numpy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
* L5 v& p. ^  ?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
# g% w% X" ?0 U: N04-4-4-4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
9 e6 W7 C, Y! n/ F) `04-7-4-7特征归一化.mp4
$ z8 |0 p1 T- G04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
/ Y7 e4 i' D0 L- M$ K* i, Z04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
. r" @+ \8 b3 j& p" [* p
4 i4 l: ^- W. P; l/ G" B' z05-1-5-1本章总览.mp4
) A. ^6 m* ]" w! I+ _# 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
/ o, j0 L' v4 J% ~1 j05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
, p* Z0 P' Y3 ~+ l2 |05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
2 J8 c+ O& G0 F  \05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗
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