机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
5 K, s: h  n% J+ d- K4 k9 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。
/ _. _* R9 b; L  T〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
: w* p5 G) M( J# |# w+ T" K
  u% k! z+ k3 |( A# R02-1-2-1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
9 ^0 Z9 _- y3 S2 |' i7 T6 w02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
9 Q% Y+ p; V! f9 l02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

4 k- y" k* {6 M, {2 z03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
7 N0 h& C( z1 y3 f03-1-3课程使用的技术栈.mp4
* B* u; U, ]% E6 h8 j2 }. x) e  H03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
9 L0 P9 a) Y* w6 g) {/ J2 s4 S03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
0 N0 |5 I" a9 P! L7 x: j' b03-12-3-12Numpy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
! E8 z1 ]# Z9 V: h& K8 \4 L, a03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
  L( q6 Q* G, f8 g' p; {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
, }* i- q; ~3 Q% R03-6-3-6Numpy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
& w- s8 `" e* F1 y03-8-3-8Numpy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

04-1-4-1本章总览.mp4
/ c9 O4 x2 K* N8 Z# p5 b" U04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
' L2 B& q* m2 o2 s04-3-4-3KNN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
) b1 w5 i1 r0 z04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
2 x* l8 H0 {3 O) w+ F$ s
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
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
  D: j) m& f- e( U/ b' O+ V
( _8 F7 `5 X7 Z& @4 H6 w〖下载地址〗
! H& f" y! Z% z. r  k/ @

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