机器学习必修课：经典算法与Python实战

5 A+ Q; v! W; P, w
3 E7 r4 P/ {( C! x〖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〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

1 ~3 f6 i4 P- B" a02-1-2-1本章总览.mp4
; G: e. ^* p  ^6 W3 x" r02-1-2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
: p1 `) [6 H- G  t0 ]9 A" \02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
" Q- d! G3 E' K0 `$ T" t0 B5 ^, ^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

7 `8 S' w  M( V2 j4 D0 k03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
: A# L, k7 {6 |03-1-3课程使用的技术栈.mp4
2 O& U! H) u8 @; ~/ j1 J( U& k03-10-3-10Numpy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
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
03-14-3-14Matplotlib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
0 p8 `0 e7 D! h; ?5 `3 M2 s03-5-3-5JupyterNotebook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
$ ?' }+ F- J. c0 T03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
% V+ |1 s) v; `7 m# V
04-1-4-1本章总览.mp4
9 F; |3 X' h3 d& Q04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
' B8 c# ~1 G/ i3 W# }. O% E04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
) h3 z+ `9 t4 b04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
: g0 E2 v2 W. v% N8 b04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
8 u; s/ s8 E6 K( E04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
7 W& T! \& x$ e
7 t' e; h2 W& h05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
1 [9 g' M) ~' p7 D& a+ o7 o05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
( z. [, }, {7 [5 z05-2-5-2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
. T1 V0 q4 W' Z, w( D: ~3 h05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

5 @, K9 `. n/ [! F! l〖下载地址〗

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