机器学习必修课:经典算法与Python实战

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查看684 | 回复2 | 2024-6-8 10:54:03 | 显示全部楼层 |阅读模式
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% v4 T/ R% m0 q7 `! O; k( \
' P0 w3 h9 [& c& h' u〖课程介绍〗
9 c, ~5 W6 i9 U; ?" r) G  Q, e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。% D: s4 [9 F7 b) i* U
〖课程目录〗3 I5 t* _+ ^: S: x" s! z$ d8 ?/ y
01-1-1课程内容和理念.mp4
% P* I$ K) t1 O1 W( Y# E6 B2 U
+ l$ E0 |2 P% w. b& N02-1-2-1本章总览.mp4  a$ Z5 A+ o/ u4 \( @4 G1 B0 A
02-1-2初识机器学习.mp4
5 a" B  U6 _+ z/ j02-2-2-2数据长什么样:常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
4 |9 H# U5 D, E# X02-3-2-3研究哪些问题:分类、回归等.mp4
' n6 a& {/ a( I+ b02-4-2-4如何分门别类:监督、无监督、强化学习等.mp49 M  `/ r6 D6 F6 K  W8 J5 Q2 s5 r- C/ V
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
: H- K' r9 l: G5 N
4 w7 B/ n3 \, f" c7 k03-1-3-1本章总览:相互关系与学习路线.mp4
5 r* {' T3 e/ g03-1-3课程使用的技术栈.mp45 @$ e/ e3 m) b
03-10-3-10Numpy数组矩阵运算:一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4: O2 u3 V0 L) y+ i" ~0 }3 O
03-11-3-11Numpy数组统计运算:常用的都在这儿了.mp4
+ x& O0 ]7 G9 ]& S) B& n6 M03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4. _1 d$ Z5 ?; i! f& z9 Z
03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp44 J( Q, D, ^( r* f0 c( b
03-14-3-14Matplotlib数据可视化:基础绘制与设置.mp4
! X3 u& u! r! }$ `03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
& {# |* b2 F$ Y- R5 d03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
) w/ l7 [8 J/ O, w4 l03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4$ p  b3 Y/ E* W; i8 l0 ^. ~5 m
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用:常用魔法命令.mp4' ^0 s7 L) X% ]3 P! f8 K) Z9 W9 Q
03-6-3-6Numpy基础:安装与性能对比.mp4
: b! @5 P$ B8 Y03-7-3-7Numpy数组创建:特定数组、等差数组、随机数组.mp4
0 V7 d/ v3 Y6 `- \2 I6 h6 n: |03-8-3-8Numpy数组基础索引:索引和切片.mp49 x5 P/ Z( e  j9 `; s5 b
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4  m* [0 d: y$ u+ c  C
8 x2 [$ |" V( a. e. _/ B6 x
04-1-4-1本章总览.mp4
/ ]; q7 m; ]" u: T, S04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
4 `" y3 m6 w! ~+ c: J! l) {04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4  Q% E/ @& \4 Z8 @6 S2 ]
04-4-4-4数据集划分:训练集与预测集.mp4" ^1 \6 y1 g0 @3 b
04-5-4-5模型评价.mp4/ P& [% s# m1 I( D  }. U8 T
04-6-4-6超参数.mp4! u4 j( A- b2 t5 t1 [- G2 H5 [. E
04-7-4-7特征归一化.mp4
1 w+ U7 M" X0 C. c3 |* p8 ?8 P' \04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
  Y& G# G, X- Y2 q04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp44 T& d) B+ j7 D: A, |" I: v$ R. B

, n6 k# }4 X: @3 K* k05-1-5-1本章总览.mp4
# e- }( {1 g  T% X05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
' W/ t# i( d! j7 N6 |# c05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4# H) n9 M5 q- u, n
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
$ `8 u; R2 s' ]+ u2 \1 ?05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4) a. f3 o) Z, z8 E% I/ r5 h
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
* r' g7 i/ S% {. e
0 Q! p) ^' M8 r, X9 s6 d" ]. L〖下载地址〗
' _, u5 e1 A0 ?- M, c: ^3 \9 Z3 [1 u
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xiaoyou | 2024-8-9 09:14:41 | 显示全部楼层
学习学习学习学习学习学习
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modalogy | 2024-11-13 09:18:31 | 显示全部楼层
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