机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
3 Q) F" K# w/ m! S" U! @/ l3 R$ T! J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。
" }- {" \: z1 w, I' w1 |' ^〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
7 T  r& ?# |' l2 }8 k5 Q
02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
" y% g+ N# D- |7 B" h02-2-2-2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
$ o' ~& P9 d8 V# B" K8 M  ^+ W1 |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
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
% K5 `% M* U9 U" w. G& \8 S+ _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
$ r. m3 o2 O0 L0 @, {0 N1 K- y03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
* w6 O- Q# }7 w* l9 X; x- {03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
! v7 u; n3 U: M03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
6 C# o2 m* M% c9 v03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
: N& V3 c8 P) Q7 o: M) G9 d& N03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
  X$ y( o% ?: B03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
/ }1 o+ y0 m/ y9 w+ z" G& }03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
  U' V6 G' ^! A! @9 M03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
6 k. k0 w" S% |& Q
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
04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
8 f6 R) a# r$ `2 w( z04-5-4-5模型评价.mp4
! X; r4 Q% h6 N( c5 H# {04-6-4-6超参数.mp4
) w: A- r" R' I4 I  z8 P2 l04-7-4-7特征归一化.mp4
$ d0 x, j5 k6 ^; Q: Y04-8-4-8KNN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
/ ^1 P/ z& m: i05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
3 j$ n& j! S& {' y( x05-11-5-11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
: d9 y' Q! w, i* M05-3-5-3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
+ d0 g) T4 e5 E8 h8 n3 r9 G
3 k: P7 ]" ^) l/ i; Q5 Q' J/ x〖下载地址〗

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
8 c9 y+ v* m& a2 v: L8 ~全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：https://www.mano100.cn/plugin.php?id=dev8133_vipmqf2fpay

0 k& N; I* G5 U) Y

- M8 {* g6 v% v9 V% V
. [7 q  C& {+ N8 `

学习学习学习学习学习学习

666666666666666666

666666666666666666