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〗
. F$ ]# {, v5 R01-1-1课程内容和理念.mp4
4 x( L/ z* D/ i4 D0 r, T8 V
: I' v" g5 n% n# n8 t02-1-2-1本章总览.mp4
$ q, s+ w1 ?4 Z2 o02-1-2初识机器学习.mp4
" z: a9 ?; y+ t2 V02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
* i# N  t# u7 M& Z  {1 j/ P% w' H02-3-2-3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& c, T! g3 w1 o% ^' I5 W
5 Y* i+ q+ X8 M0 Y  H0 N" S/ o( u03-1-3-1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
+ X% o& Q5 j3 j, N& D% I03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
+ z3 n2 }+ L4 h03-11-3-11Numpy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
7 C( E& D) B, c8 f7 \  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
+ K4 j  G8 e! Y  Y0 L2 o; h8 W03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
8 ~  K) U3 Z, ~' K$ ^03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
: J2 y- ]: A; [+ g1 U: Q- ?03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
% {$ E8 @  c+ u  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
7 B* D  ?* R# ]) a: V. 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
' s- E! i  P% k" h" ~( w5 o
" u; G) [( v; F& L; i1 n9 b04-1-4-1本章总览.mp4
6 G/ Y+ {- {5 r, M04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
' Z" |5 A& |3 U/ V* u04-4-4-4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
6 Q) u8 y  ]4 o  J( N04-7-4-7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

3 ]  }( x& T8 b05-1-5-1本章总览.mp4
* F: b! b6 O0 E; Q' Y05-10-5-10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
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
2 s- Q, P* D, i2 I) p. U05-3-5-3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
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〖下载地址〗
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