机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖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

6 A' X# W# |+ P- V$ K02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
/ Y5 X1 s, M6 n6 M! e. \02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
3 q+ l! Y* U2 ]2 I02-3-2-3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
% h0 C* m9 V$ F/ E6 r. B) Y/ n9 H" Q02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
. C% w/ n5 r' l
' @) R7 r) S! A; |. O0 {7 d03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
6 a2 {/ \% G5 }4 u& s6 C( b& l/ f4 W03-1-3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
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
6 E. O1 d$ Y& J9 E7 @8 |- y7 F' 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
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
: [' B. i: ?9 x0 j7 n1 p$ D$ f03-6-3-6Numpy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
, x+ O5 P8 c8 `% S1 `03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
* w+ [$ s. T2 l
3 E6 j. [+ f5 C, {04-1-4-1本章总览.mp4
6 z$ f2 r& k8 ]- E' N, M( z04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
: G) k- r' ^9 V( @/ h/ J+ @0 v04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
0 O( Z2 f; p/ w! J4 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
04-7-4-7特征归一化.mp4
& ]  F  W9 A6 a7 q; U% B% I04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
$ l/ J1 |; T- o; v
# |7 F, y. K/ A! ~1 ?2 x4 L+ q05-1-5-1本章总览.mp4
4 F2 f5 U- W% v% G! H05-10-5-10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
# ?2 b, X, x' l  p) q1 @/ m/ A# m05-2-5-2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
! Y0 i6 P' D% s. {" x7 i05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

/ J( c8 e( y4 J$ i* Z0 R〖下载地址〗

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