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。
〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
8 m& C% [# _1 T6 r  ?% N
  o5 p3 b1 K9 y' S! I02-1-2-1本章总览.mp4
8 h8 v# G' U+ R02-1-2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
: e$ I. Z% `( }* Q02-3-2-3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
4 _  U( A6 L4 |/ l03-1-3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
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
9 K- v9 i6 s. i( b0 H! H03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
) V4 J2 X+ _2 N03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
) J8 }6 T. k& r) n! Z! O# {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 U3 I" r9 Q2 S# v5 [) j: Q% f03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
6 L: B9 \$ \6 I' L  ^' z03-7-3-7Numpy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
' Q3 h4 `. Z2 ?9 |03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

8 T1 t0 o" }! a" T04-1-4-1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
1 x3 N2 W) c7 X/ 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
3 c$ B3 w2 s( `) ]$ R04-6-4-6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
) K& Q4 i6 ^0 g% `7 m
* f% a3 B1 h; f. V05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
0 Y5 E- L  p8 Z6 p; q! k05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
. A* {; b' v- g05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
/ G6 E: j" b7 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

〖下载地址〗

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

! q) ]3 k+ D" A  q* Q/ s- e〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
$ z4 z; R( S) ^) R$ z- g全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：https://www.mano100.cn/plugin.php?id=dev8133_vipmqf2fpay

% G  A, E3 a# j* H) T

( [$ w3 l8 Z( l) n% p0 R, y
7 A& u! q: {% [4 A

学习学习学习学习学习学习

666666666666666666

666666666666666666