机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
$ f( q: X' C/ N- Z3 v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
02-1-2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
8 O4 N, f# [1 w, u' M5 U4 t" p02-3-2-3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

+ M. a* V+ T- r) \( l" L+ P03-1-3-1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
. o7 j1 @/ a9 \- P5 S. [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
$ n# c" E5 K+ u3 p03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
/ P% x" V4 \& i( C: i03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
) I6 X! ]7 p0 i! i& i03-14-3-14Matplotlib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
  f3 s6 Z4 ~+ Q( R- E03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
5 y- `# N7 B) {* R8 K! F; U03-7-3-7Numpy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
4 x; T: c9 N/ ^& @03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1本章总览.mp4
( N) q1 q8 |& p3 N, K0 O04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
" H+ l* ?. }) O1 K- j04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
  b! C8 ^* q$ U* x. m04-5-4-5模型评价.mp4
5 w) E) \7 z) ]0 |' K04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
6 G: X" Y+ N$ B- n04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
. U( B. Q1 J: C04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

; U2 J  b) @3 w4 ~# E2 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
8 W/ @1 h% h# ~% ?6 l; c05-11-5-11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

〖下载地址〗

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