机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖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。
〖课程目录〗
; U1 z5 h* E8 q01-1-1课程内容和理念.mp4

2 O* Z$ A6 }* Q" J7 f; x0 w5 U02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
/ B1 l$ {5 }9 ^02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
* w& t" h0 ]7 b- Y$ Y! Y3 O02-3-2-3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
0 S: E6 f/ u4 t8 y3 s# i. H
& ~( G5 ~5 U8 L$ X9 _( ^  H03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
  P# x0 ^$ y) X6 A9 @1 Z, W6 I03-1-3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
03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
. v) d" Z2 U* w4 V4 o7 B  Y8 D- V03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
3 w; M2 S: u7 v3 `, J03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
8 O: {7 f4 {* s03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
$ \; x) y, ~0 V03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
8 q9 ?: m: L6 h. D: Z: w03-8-3-8Numpy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
$ D/ e2 X# {$ S3 {/ u( t04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
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
2 Z3 U4 I$ [; W04-6-4-6超参数.mp4
- V9 H9 g* a4 F; g6 y! t& B4 l04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
3 ?% e" z! i* u% J1 K/ ?# A04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
( i- t0 G, a5 ?4 y9 m
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
3 e. ?5 j3 u; X* ?05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
6 j: }! Z& ~5 C& b- `! D) a" R/ \05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
, Y; Y; p) w/ v( P; Z" w1 U05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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6 l- y1 {1 b, Y) Q. e- D7 m' c& V〖下载地址〗

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