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。
: r- e; F9 w2 G- H$ h% P% ~; }8 Y〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
% _7 `1 |6 z% z: [5 ~" N9 [
$ m$ p# |# G. \, `* Y% A. P02-1-2-1本章总览.mp4
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
02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
2 k7 F' l) u1 o: j6 |' L02-4-2-4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
; X0 T5 g4 s* p) }6 o  B: ]+ U
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
. z  m$ B1 D6 G03-10-3-10Numpy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
. A8 C' \$ o$ F! ?! r03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
1 u3 w' r# C! ]) Q3 `( r03-3-3-3Anaconda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
03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
: T# O- w" G1 Q! j9 B% [- x03-7-3-7Numpy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
& h0 ]' w+ I; S; e6 z' p8 Y03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1本章总览.mp4
. H. m5 ^0 c7 N3 E0 o7 E04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
2 W2 r( }& J. d' {+ [, g04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
% x( i! ~, X9 p3 K& R6 w8 o04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
4 G( T3 I* r/ C4 r04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
$ e& z4 B8 X) X( }9 o$ o* R04-7-4-7特征归一化.mp4
4 h+ O3 X: ^/ h) P04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
5 {: s5 P8 s$ t4 O7 l0 c0 h& a3 `8 z" r
05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10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
' n6 ]0 |; u; x8 l05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
" ?* I; x) ^; D" a05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
1 s9 u) ?% `4 [6 `" g3 A
: |7 V4 q- J1 n* H$ M- P9 d3 h: ^〖下载地址〗

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