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。
3 S: i$ R8 D7 R# w# k〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
; q5 i2 i5 y- H& r3 {
6 L+ H6 K, V7 i' W# r5 B02-1-2-1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
' M# i" ^8 o% L: T2 g8 E02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
8 X: a; I0 A4 x( t
- d, K  z& n- v03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
/ q9 S* P0 g# z9 ~4 E03-1-3课程使用的技术栈.mp4
- g! t1 d, t6 _- D0 D" @+ y( q03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
! J) V- W+ a4 ?03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
; u' P6 f8 N& ]! Y* T3 V1 L, [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
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
. ^+ `& f# l5 `- O# h2 W03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
9 H; W  v9 u% `! d: X4 T1 A03-5-3-5JupyterNotebook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
. ?; P: A( \0 i% p3 y8 M) G03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
8 y& C. L9 ^! _# m; Q03-8-3-8Numpy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

3 v4 a2 W. O* r% J1 L/ Y" u04-1-4-1本章总览.mp4
4 \, z1 e, Z9 E3 s04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
( b5 ^# }0 Y  A: {- _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
. O# [7 t- j' q04-5-4-5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
  [. l# s9 x1 C. U$ T04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
4 Q) `8 z1 S- u/ C. [4 t2 l: ~9 f
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
3 Q1 T5 \: @( A05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
* n  D- m) M( r5 J1 p2 h: \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
6 b0 H" N  U- h8 X# f, _( A" K05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗
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