机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖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〗
3 B2 [; K& z' a; h; M2 G01-1-1课程内容和理念.mp4
' C- M2 g+ A- k9 m6 i, ?7 s' I- ?
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
02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
. {3 z" p  w: [; q6 s02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
- o! K- i. z* c0 _& U02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
2 K) H* _& z% M1 [. P5 R
) n# y0 @+ N/ {3 e  K% E03-1-3-1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, a' B; G* q, R03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
# |$ b2 l7 q+ `9 u03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
$ a) d! g& ^5 _8 s* g03-12-3-12Numpy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
! _" M6 j8 a$ v) S- ?3 E03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
# E, \, h/ \& _  N  R6 q- y0 s0 [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
4 Q% ?% i* t2 @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
& ^% m$ I4 u* s5 N& X9 B5 |* [& z03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1本章总览.mp4
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
7 k4 _' Z+ G# f04-4-4-4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
! M. b0 L4 O' p04-7-4-7特征归一化.mp4
2 A: f" |% t* W04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
( n" ~1 G& p. k% ?05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
% o% ?; E/ v6 O% ?  z05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
9 ~5 h& n. Y0 Q3 F+ w05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
9 P% }3 }) N9 O# k) a05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
9 ?" B5 k! G) C+ b( K) ]6 b* s05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

  i0 x/ m7 Z" u( S9 S3 ^〖下载地址〗

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