机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
+ l$ z7 k7 T: B; M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。
6 d, Y$ g( O& K0 t6 b/ X〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

# t, ~" s, Z: i1 ~7 k02-1-2-1本章总览.mp4
2 m! S5 o. g. A% t7 u* L02-1-2初识机器学习.mp4
* |/ g- ~' O! b) i  P: i* w7 ]7 `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
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

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
) p4 o% ?, T" @* [) \03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
/ i+ Z* i1 W: ^. E: E" ^03-11-3-11Numpy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
$ [7 x# P& h- ?' B$ e. q03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
* s1 K! m2 W( `: ~7 v# y03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
3 E8 J- B/ G7 R& n# N* U03-5-3-5JupyterNotebook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
# Y, j0 m  X9 U# n2 a03-8-3-8Numpy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

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
8 B* W8 ?! Z! Q" B6 I04-4-4-4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
3 }# H: @- K, E9 ?+ _, D4 K04-7-4-7特征归一化.mp4
3 R' z4 }/ m2 n04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

* K5 _; C) G  F6 \8 @. M05-1-5-1本章总览.mp4
% a' d, {0 `$ o05-10-5-10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
6 B! x) o  u, u, A05-2-5-2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
- m- ^3 b5 T1 x) ~6 C: R; D05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗

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