机器学习必修课：经典算法与Python实战

0 m# A2 r  s- u3 D3 z〖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
3 W, ]' }, [7 C! b( j
02-1-2-1本章总览.mp4
9 j) ?. e& Y  Y0 F- @4 w02-1-2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
/ |6 I9 q' a. ^+ j) n' o02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
* w/ ~( |# I- s02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
( p$ \4 S% `$ d6 n" l2 c! l! A02-5-2-5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
8 X8 n" {  A" Q+ {! y1 T03-11-3-11Numpy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
" y4 Z  J* @! V" Y1 q( Q+ Y1 s03-13-3-13Numpy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
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 Q% p& @% g. _: {5 [2 w03-6-3-6Numpy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
5 _+ T3 R! B+ _/ \
# F# {% H$ Z, u4 x6 x& E04-1-4-1本章总览.mp4
# t) |% Y# k& X* o1 y04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
8 r' @, _1 d9 G' F4 ]04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
( ^  V1 @4 }8 _: v04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
5 j9 N8 i7 j% `9 _9 |04-5-4-5模型评价.mp4
$ T4 m: h  W: d5 r% d3 J0 o04-6-4-6超参数.mp4
: N0 ^  e: r4 h; U; K04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
' J2 v; \8 e+ o1 [04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
) }  d5 {% l  j% l) k
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
05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
/ u  {+ o! b% K5 O7 F# Q/ X05-2-5-2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
, J! K) Z/ J' o5 |! s, A# K! t& q; g
# [; f7 ]( f% V4 c〖下载地址〗

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