机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
  y8 L  ^$ x" A' R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

02-1-2-1本章总览.mp4
. V* f3 X+ u% l7 F( f* ?02-1-2初识机器学习.mp4
% R) c, _" [4 _( T02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
4 I6 w4 V% F8 n: m7 a( z2 j- F02-3-2-3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
/ p) h5 e3 _0 m* L7 C- ]
" m$ L  Q8 S; |$ D# [03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
0 e% e! C, }: l) ?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
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
  `, m( i9 s, u  L! a03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
4 m, n# F8 I2 }7 W) Z# W03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
8 J9 }. |. U7 N/ c2 p/ r7 D03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
  p  T; r# Y4 {. O: D6 J* f03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook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
+ ~& y5 R+ x  u03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
1 y- `* \9 H9 h* a
04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
, K1 r0 Z3 N; }04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
2 E1 g: x5 S0 l/ S, x: a# j$ c+ _& i04-4-4-4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
/ `' }, F$ ?" F04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
6 W& l. j. C+ o, U3 l# v04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
8 B3 K9 u+ y' }
, E# @( v/ X, R  }7 N9 O05-1-5-1本章总览.mp4
8 {4 H7 Q6 q3 S5 r- q05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
- V+ x$ @3 j. ?% z2 u* U, s! ^05-11-5-11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

1 T, U  J$ r! T. Z% e〖下载地址〗
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