机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
' }1 M; u( E* s9 Z: Q# p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。
0 \. f1 \6 R0 R$ v* Y〖课程目录〗
) F8 W( N. J: V) t0 t01-1-1课程内容和理念.mp4
2 B( m1 ^/ o# x* R% L3 {$ @
* B0 f0 K: f( A7 X: |" _" e  X02-1-2-1本章总览.mp4
5 _9 P. E( n+ W! K8 p02-1-2初识机器学习.mp4
% f$ x7 [+ b/ T0 v1 l! |02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
$ ?: Z- m2 U7 Z02-3-2-3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

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
03-11-3-11Numpy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
, V' [" u8 E1 _2 Z03-13-3-13Numpy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
& R; F( k' X" N9 N2 {8 u$ C03-2-3-2Anaconda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
0 E4 Z5 f2 C1 P' b8 F8 j( y. N03-6-3-6Numpy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
% @4 }. l* Y& g9 o03-8-3-8Numpy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
1 Z9 B3 C' Y2 r( J1 _9 X5 e
$ z2 _  C5 b$ S, q4 V' a! s04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
, s; S% Z  B, M1 E" W' y/ ~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
04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
; q* i% Y  Z( R04-7-4-7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
6 F5 `* ~* t) P: C& y" ]8 x
9 D- v' M" I, W8 }3 w& f05-1-5-1本章总览.mp4
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
6 z8 z7 t! x* y6 y1 P0 a/ A% 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
( e# h& T/ f( n& f
) r' p3 O7 G4 z/ J# c5 j6 {〖下载地址〗

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