机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
1 q$ P2 r! I% E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
) p" G4 Y2 `+ W; j7 y) W# s* w
02-1-2-1本章总览.mp4
. j4 B( y+ U6 T' i7 X02-1-2初识机器学习.mp4
' n- p7 e4 M. G& [8 }# p$ e02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
7 D2 {# f5 T2 A9 w$ R; |' t02-3-2-3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
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
  _/ y$ k  J9 N* n3 F! U, c
" _3 v- i0 y" m0 t0 ?+ C. h0 w03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
5 O3 U; B0 Q4 ]! ^6 w: M3 x03-1-3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
, L% N! f% L5 ~1 n6 G03-11-3-11Numpy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
  |3 s$ j9 `; S9 d( Z" V03-14-3-14Matplotlib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
& c  y. R$ n. Q03-4-3-4JupyterNotebook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
6 ]* H3 q& Q) c03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
, a. T) F* U0 D/ I% I03-8-3-8Numpy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 [4 E; r/ h* R+ m6 N04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
1 h' x8 K" G2 z6 F4 X* @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
04-6-4-6超参数.mp4
* @( f9 u5 l/ x0 g5 q  p04-7-4-7特征归一化.mp4
2 s/ }$ ?" t9 f04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
8 }7 h% j  I0 R, F6 D' X; N
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
7 F6 b) ^2 x- E  E- d05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
7 f, X6 h3 D/ O1 F1 ?+ c! i- h) t05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
& R* T. e1 j/ `" F( E+ t: f05-3-5-3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
# }# J) a3 ~9 Y$ P# F" l! p& F2 x' t
! Y+ H& z* S5 E6 n3 Q$ A8 I% p〖下载地址〗
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