机器学习必修课：经典算法与Python实战

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  K  C% R  Q& f- u2 s1 N4 q〖课程介绍〗
4 q5 y5 U0 ^; y9 n% @8 G  b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〗
0 ~- V6 ]# q$ Y01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2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
2 x- E6 O0 ]( G  I02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
6 l" M7 D6 C1 c
+ Q  V( y; i' {3 H9 {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
7 \  s4 F" O7 C. v- K03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
* A( R, m# h. T: W) ~: N" v& E/ `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
03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
& J" T- Y1 z4 Z' d: {& h3 T" K/ `5 H5 n0 M03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
/ x4 q2 g- l7 l$ v03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
( a8 f' C+ b" n* d2 P" L9 g) S  b& L03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
( f; Y$ K/ ]2 t7 i! m% S03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
( w) a; j4 Y' l6 J" B, R9 C/ \/ h03-6-3-6Numpy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
! v$ `, Q& K8 B1 S" ]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
# M: x- X1 _1 l4 ~/ l2 U. j# E3 g& d04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
) n( u" @9 G# F$ ^, q- i, i+ e04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
& _/ |2 O3 ?$ N2 L04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
8 s) g, v, A& L  Z5 L04-7-4-7特征归一化.mp4
: i8 C  N; j' p, L& L04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

; {% f/ T: O. a05-1-5-1本章总览.mp4
: b! D+ h" P* C+ M# J8 K05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
/ M9 i) g1 ?0 W05-11-5-11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
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

3 x" m  a  [0 T: {6 X〖下载地址〗

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