机器学习必修课：经典算法与Python实战

) w3 D1 |9 e( |4 U& w% t〖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。
& Y# E6 ~6 V9 s; @7 ?〖课程目录〗
6 U, {- l9 K+ ]+ |+ ]01-1-1课程内容和理念.mp4
3 K; r" F+ Z5 K; G% t' F
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
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
02-5-2-5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
# b( N/ @, s" D, {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
& ]7 r: C2 r* B- R1 R& B+ e; l* A03-11-3-11Numpy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
$ _1 @& P( a0 a) k% g1 V03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
7 X* _- [4 `: @' m* z03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
2 C3 U8 I0 Z2 ^, C& G4 p6 J* }# }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
4 C. E7 ]* X6 W& r1 q2 h- ~( N1 O03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
. Q3 R8 d- i, S3 n03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
' ]* V" U0 N* U: w4 s03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

. [' d; `1 O; P: }" u04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
  k1 y  U7 E" c" r# V04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
/ Q' F. l5 _! c) K8 f) l5 r! E3 v04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
- T3 s) g% m' k% ^8 `04-5-4-5模型评价.mp4
, x  q: R9 y2 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
: u/ D7 E2 _9 s) Y) Z04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
, ~, [! V. W6 Y
/ ~# e# h% L* {& M05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
* H9 z8 E, O( t3 x( W1 A05-11-5-11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
% h  R& F  K% j- J! ^4 _05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

  L+ B* ~; o2 r& G〖下载地址〗

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