机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖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
5 N, H; K) c- V6 M& c, i, y
02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
+ E) n$ J* r: o( O' q8 c9 d* E; B7 E02-2-2-2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
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
- l+ ~" j$ J( `6 u8 j& X
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
9 F- N' A0 @0 `8 E; P2 H( X! _03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
% t. V: l" O% |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
; J9 f, ~' L" E8 i9 w+ i03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
& m/ L- g5 M/ J0 L, `7 X% \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
& ?' a* Q4 Z3 w7 t03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
; I) w' p4 Q& I5 _. i  W6 E03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

2 S0 M/ q  d& y( [3 a04-1-4-1本章总览.mp4
- i6 j% O0 v0 e* i# Q04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
: ?0 H4 O, {- }0 y7 [. B04-3-4-3KNN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
5 r: x2 P3 @9 d: _6 @04-5-4-5模型评价.mp4
9 N9 \8 L- _0 ~$ k( f* Q9 x04-6-4-6超参数.mp4
3 O3 u. ]: M7 V3 p  [$ r. V04-7-4-7特征归一化.mp4
3 f* J, q  c- }; `+ ^/ d7 x04-8-4-8KNN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
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
% y  E( c  e7 F) o2 y05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
& x' ~# N5 u% Y05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
; |6 Y; C  N% A' l; x- c. O9 Z7 d! a05-3-5-3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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