机器学习必修课：经典算法与Python实战

5 H8 W0 W( z  J1 q0 c9 D* ^& l  b〖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。
+ O* }% [5 r' {, t〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

" k, U) |2 f- G3 c6 L8 ~02-1-2-1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
' N+ d. O+ i1 ^5 x; U4 Y02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
$ q+ p0 W% J$ B02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
6 _, w' s2 Y  ]7 j02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
8 K; b" R* g# ^+ I
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
03-10-3-10Numpy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
! G2 _) f5 r$ `) Q7 c03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
" A  L: ]: c- V9 _03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
* s/ ]5 s9 o! L* Z7 A" Z03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
) A& [% z( Q6 O5 F- y03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
; @" Q" u1 E" G* C! ^0 z03-6-3-6Numpy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
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

! ~4 C: r5 u) S: a  {( ?8 y04-1-4-1本章总览.mp4
( O& C! i2 V0 g6 }+ V04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
$ h9 v2 [6 i: E; C9 h# N- S0 i  N6 w* c04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
& ?, O3 Q, G: W4 X+ L% e04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
$ r- E* ~& r  x  N6 t  z5 k04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
: T/ ?2 _. O0 Q6 P04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
; Z7 @  c5 V6 H  ?0 D. z) {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
1 G3 v9 Y: \9 Y/ u8 j05-3-5-3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 O  i2 E& q: o; J; t
8 ~$ \: X# ~- h( I  S3 }5 F〖下载地址〗
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