机器学习必修课：经典算法与Python实战

+ l3 h: H6 L  k' U5 D0 f: I0 y" Z〖课程介绍〗
: }' a3 b+ l7 Z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。
9 L% Q7 ?: E( @1 J4 g+ f〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

9 l1 g$ [( D# P02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
9 f. S9 @) M2 p: h& @/ M02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
* b: w+ O; Z" L" L/ `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
/ B* r' J/ D# w
3 o4 {. V" m8 M& b5 t5 w* }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
0 N1 z8 @: O/ `3 ]( N+ J03-10-3-10Numpy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
3 `+ g8 \) Y( r03-12-3-12Numpy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
+ V  Z, t  c( ~03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
) {+ H; b1 ~  T4 f! H/ \: x- [* s8 l. h03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
# {3 b6 T0 x$ R9 w+ q. j: o03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
5 f& ]: f6 l( I( O* D) `; i03-5-3-5JupyterNotebook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

04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
$ v1 z6 a! p! H* c) Y04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
, T' A4 y5 l# K7 `$ z/ M04-4-4-4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
04-7-4-7特征归一化.mp4
# u+ M( Z) H4 _# J3 X# D4 n04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
' r" {& F8 d. h- X
) f9 F& T2 e9 w3 D) d05-1-5-1本章总览.mp4
" {. u% ]# V9 T8 f; x: B! Z2 }05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
+ f5 ^+ @9 P/ A05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
' ?9 }; s4 T  j' ?8 t9 x+ Y  w05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
& w- S0 G" T% I3 i/ Z3 D# V05-3-5-3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

" y2 J8 G4 |5 l3 e7 B〖下载地址〗

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