机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
. T) M! H' ]* C' l6 M6 a! n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

02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
) l7 J7 u" b: N* P4 o$ e02-2-2-2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
+ I  X; V0 n9 `6 s1 n02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
( v* X( {, X, L) ^! H
. O2 F4 S: Z% G. h) P03-1-3-1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
) ~" c7 M8 z, D! g0 U03-10-3-10Numpy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
. ^% s& k( Z. t$ n6 `! _03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
$ i. l% p1 v/ V$ K8 p2 l03-13-3-13Numpy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
! \5 L3 n, [; ~7 ^03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
% v8 _, Y, E9 J8 n# o- K03-6-3-6Numpy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
, S( E& m  N8 \$ ~% u& }4 A4 ]4 g03-8-3-8Numpy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
; V/ F7 O% _4 \6 q3 ?# Y7 z
  ~  R- h+ E! t: C; V04-1-4-1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
04-5-4-5模型评价.mp4
6 m8 p7 _1 y. m# Y$ w04-6-4-6超参数.mp4
# g% S; m4 u4 o04-7-4-7特征归一化.mp4
" [+ _8 i  p% g) o' s3 L  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

05-1-5-1本章总览.mp4
3 W* q& @) I5 `( |9 a05-10-5-10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
05-2-5-2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
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

3 ^" ?% X. o5 m: Q5 m' x  C; F9 \〖下载地址〗

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