机器学习必修课：经典算法与Python实战

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3 @0 O# C2 Y0 W+ X〖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〗
) c$ w6 V3 ?+ J* k01-1-1课程内容和理念.mp4

, m4 |2 i$ T4 m9 ~" [; S02-1-2-1本章总览.mp4
8 L: I1 b1 a0 p) V3 ~) U02-1-2初识机器学习.mp4
3 S$ ^8 L3 A6 A) E02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
; g+ B' O3 l! X1 W9 L02-3-2-3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
1 B4 r4 E/ n- j! R3 B02-5-2-5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
' J$ ~7 r+ f8 {8 W03-11-3-11Numpy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
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
. Z  f3 o1 Q" a, M03-4-3-4JupyterNotebook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
( N$ r$ x( t" ?9 {+ r4 Z2 g" l0 l03-8-3-8Numpy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
) w$ j; x1 k( P
0 T" D( Q' N1 ^# @: a. q6 D  F04-1-4-1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
% i% e1 [. t" J. j& c04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
7 x# H/ J# L% B7 C! U+ c2 p04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
$ N$ ^+ c+ V+ T: l- C04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
5 V& a+ V7 H" M) p* |5 i6 g( S04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

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
1 z$ P3 G7 H) d05-2-5-2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

〖下载地址〗
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