机器学习必修课：经典算法与Python实战

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! y8 u4 z) D/ r; ]$ G/ O〖课程介绍〗
8 w% t2 v1 m0 k  B, C* M. A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。
) V5 y3 l7 J3 Y8 z1 X" ]+ ~* l3 {0 X〖课程目录〗
% r& w/ u3 @3 I$ f7 s9 n- b2 C01-1-1课程内容和理念.mp4

  ~& V% B% o+ |% _. `. Z02-1-2-1本章总览.mp4
; x- P0 Y7 N+ \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
4 z/ K4 ]( i# J! ?; c: F02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
/ w2 r) l2 a' T3 B. U$ _- Z5 v7 L' F& h02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
( J1 g. h* _" q02-5-2-5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
7 u. G' q; |' I9 P% ]03-1-3课程使用的技术栈.mp4
/ z1 F9 V$ s: ]1 p03-10-3-10Numpy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
( @/ p3 x( L) x5 \$ T03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
5 R" ^! y) ]" h03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
2 N$ f0 a. m, t- b03-14-3-14Matplotlib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
2 U+ C# a2 R: }+ l3 l5 G) o/ z03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
2 |' C1 d6 v1 f/ N  A03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
  r( P( ?" s7 I' J0 K/ j! b03-7-3-7Numpy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
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

2 C+ H4 v# V  J: ]. C: O04-1-4-1本章总览.mp4
2 K; D9 G) o/ K$ J7 S2 U04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
# ?& F* ^5 v! h  a04-3-4-3KNN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
+ y' K% f# D8 k6 z: v( W; m04-5-4-5模型评价.mp4
# T% a4 n5 n. I2 t, r% p04-6-4-6超参数.mp4
/ ^9 j; |5 Q. @6 F# N2 Q$ ]04-7-4-7特征归一化.mp4
% V. ]4 ~& C' O5 }04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
# R) j8 z2 r; j+ r" c0 U4 I7 W3 [( F04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
8 z# L( R2 l) s+ J9 C; r4 H; I
& X$ l: o7 a6 y( T05-1-5-1本章总览.mp4
2 O2 b- R$ t9 g- c5 t05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
8 @6 {0 M, ?8 E! R. Q1 K05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
/ W+ Z+ }- m6 v05-2-5-2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
& [) |" o( l3 S; i05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
) u4 I6 }) k1 g! o, [- P. S6 u
: E: V( X( m" X# j: U  w〖下载地址〗

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