机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖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。
+ I/ {+ y- M& d! o3 B% R* y+ P/ |9 K〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
* S- O6 r/ J3 N5 d
+ u  m* T, P. }02-1-2-1本章总览.mp4
7 V, s  @. j. m: n1 V* t02-1-2初识机器学习.mp4
# j$ N0 K  i3 N, X% ^/ T: f02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
* }2 u' U8 o# w4 t! g7 E% 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
: \! j; f. N7 c/ G3 I8 R
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
# B) v/ O: e2 D8 b) T" X8 d* p03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
( O- W6 u. t$ ~5 u8 q6 i03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
5 C/ P1 V, u; `& }3 h8 I' S03-13-3-13Numpy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
; }. B! a3 l6 ^( e- U' Q/ z03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
# `" f2 ~# e1 {6 U9 T4 Y03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
* x0 l' {7 G& \& H2 C3 p) x; R. }0 t# U03-5-3-5JupyterNotebook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
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
' d  ?. q- ]" J# @& e
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
9 C" S- b+ O9 ]' H9 \: e. q) F! S04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
: x1 \' N; Y( h! A04-5-4-5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
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
; q5 k) [. ?5 U5 @: _" i: s05-11-5-11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
$ L2 V: R6 d* ^* ?05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
. c+ v6 F) @; U8 v  ~$ q05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗
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