机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
$ E" n  P5 w8 w7 r% P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* z5 Q& y# b( W8 a+ r/ ?01-1-1课程内容和理念.mp4
1 `4 ~- I, Q" |) e- }7 U: \
02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
! I, [6 d# q/ `. {1 }- O/ _02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
$ x  I7 G2 L8 W  t+ v02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
( I/ f& u9 `; K, h) `9 v7 |02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
9 c: D* ~4 G3 @- J- ^/ a02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

( X! ~; t4 q7 J+ x2 f% @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
' e, B0 N3 ^- _" k5 J03-11-3-11Numpy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
. J( K7 |+ K+ H7 |8 D( p03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
$ \- f- b/ J6 ?$ _5 g$ P/ v% ^& L" ^03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
- i* K7 y6 R: E: Z& T03-2-3-2Anaconda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
  T  L+ I3 K0 A  [) `3 p3 C03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
0 Q+ D+ @9 x6 A6 J+ O03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
. J$ |( [* d4 x  f03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
8 D$ h/ j: q& H5 }  S- R- h03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
2 X  J5 h8 Q) c# u; z03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
" Z- |. T3 N  R! y
04-1-4-1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
" a, N) h0 H2 y3 ^) X; U0 s04-4-4-4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
04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
/ x* r; x  u6 L, g. S' o04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
, D6 t# G0 j  f  E/ d$ W1 b% w( R! {
4 c9 F$ Z6 _# f! ?0 [: v- N05-1-5-1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
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
' B  E! Y# L+ E+ n: W( b05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
2 F; @0 r, a: S. j' ?) y05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

/ }2 f+ Y/ x/ @〖下载地址〗

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