机器学习必修课：经典算法与Python实战

1 N6 C9 j5 S1 Z3 @
. T  o. H/ z" s. V$ B+ I+ \+ h' {! }% Y〖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。
8 z/ n" g5 o, z- j1 c( n  m〖课程目录〗
; V. E7 d7 H9 H3 ^01-1-1课程内容和理念.mp4
; ^- R- U8 L) W2 W3 s7 ^! s: {
5 l/ i# U4 c: q9 D02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
: m( I" U7 s2 c) w' r+ \02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
% F  _' T! R5 i3 e7 B" ~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
! B# v3 z5 p/ h* ^) I/ L0 h# ~& }2 f02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

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
6 `' O8 C* Y- l* |" {6 T03-11-3-11Numpy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
- n; x4 S, i" @" o% a03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
8 Q1 v2 r' `/ O* t  L+ x1 m* p03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
" V8 {2 M* a3 `' h03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
* _# u+ W# m9 B' H* j03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
) R2 u6 g6 {  g' `03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
1 I0 a1 C- E: U8 X  u, x( k. E03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
4 l% E/ `6 U6 N$ ?  B( R0 j03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
0 b. S+ x9 z( j  j5 ~# n' k& m03-8-3-8Numpy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
- q/ d9 d! Y3 i8 e0 K0 t* |
! f7 Q4 R; W% C# Z: T04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
" [% B. Q: A& L04-3-4-3KNN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
+ K( I* U, r( [# ~' j6 b04-6-4-6超参数.mp4
7 y, c4 p0 y' h8 ~04-7-4-7特征归一化.mp4
& E/ n9 e' J" p' _% m! w04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
1 {$ u& w# l3 Q9 X4 c2 l% U6 a04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

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
: m$ ^2 X. s* D5 ~% Y5 c4 q9 r" ?05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
0 g/ e( D/ }1 B% v/ C05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
+ `- W7 G0 [& |  }( ^7 l+ K
〖下载地址〗
$ p! b0 u9 E/ }* T8 X

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
0 ?2 M" g8 {. h7 Y8 B全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：https://www.mano100.cn/plugin.php?id=dev8133_vipmqf2fpay

学习学习学习学习学习学习

666666666666666666

666666666666666666