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。
. V: j$ u0 @1 E9 h! m' \# Q〖课程目录〗
& Z" V4 S4 e  Q" P01-1-1课程内容和理念.mp4
0 g" o4 y5 M7 s$ s: M3 e* b
* h+ k5 `/ V' j/ q02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
9 n: C( J6 F5 u02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
0 f1 q* h; s* q1 O+ j- W02-3-2-3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
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
" L' ^/ j( l: W03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
# C( R' s" C2 _1 K% p$ W' T+ O1 ^03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
6 Y* A) _  _- l% T7 E2 u  k03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
- e1 U+ s7 C+ h03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
5 h; |+ P9 Q+ ?0 H& \, X5 o03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook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
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
) q# e% Q1 k  M$ J& ^03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
  h8 M4 G4 H% n8 \6 n4 f
/ C* K* q& v$ ^# W, l- L$ S04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN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
) a1 ?$ f# \) \* Y1 C04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6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
' H2 X3 V+ z) a+ c* S04-9-4-9KNN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
5 E9 L! [6 C5 a3 M0 f05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
8 ]$ E" J! r9 I+ _05-3-5-3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
0 z& r- u, B, y7 w2 i
〖下载地址〗
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