机器学习必修课：经典算法与Python实战

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1 U4 o% p6 f# i0 D〖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〗
0 x# v* K- x; {2 {( O$ Z1 W# y9 o& `01-1-1课程内容和理念.mp4

, z; t0 w4 Y8 B& f! J02-1-2-1本章总览.mp4
; Z$ |( D$ X" o3 R02-1-2初识机器学习.mp4
; q3 o( o  P9 x. |+ k3 g3 H02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
+ C# }; g# B) @02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
8 |- A2 y/ t; j7 M' v7 v02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
  j( ~8 V  ]* }: N* }7 J1 A02-5-2-5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
5 Y  ?5 J1 ]/ Z  a# s2 Y6 a03-1-3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
/ q$ R! I  Y: |7 p/ b03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
7 o" _- z7 s( n& R# v" X03-13-3-13Numpy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
03-3-3-3Anaconda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
2 ^! U/ j/ [2 S1 A& U03-7-3-7Numpy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
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

- r7 Z) c* D1 d/ o0 Y' v: t* H04-1-4-1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
7 C1 Q4 ]) G9 i. V' s04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
( b  t8 R5 z8 F5 Z  I! }04-7-4-7特征归一化.mp4
* s) r: x- H3 @4 g3 h0 R4 s% T7 Y04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
" D8 |8 w7 {- x" g: X2 Z04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

( J- ~2 t' I4 o: M1 D( Q05-1-5-1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
% L. C" R* |9 l( E5 d/ o1 r05-3-5-3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

〖下载地址〗
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