机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
8 e  ]/ L7 d1 w( z* X* ~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。
0 A5 M: ^2 m7 N〖课程目录〗
  `4 {' k7 t' s7 W2 {! ?; Q: @01-1-1课程内容和理念.mp4
- x4 \2 O( D- K! X, K7 e, Q# W
02-1-2-1本章总览.mp4
  r2 K' [7 X& u" V02-1-2初识机器学习.mp4
3 r! q% O. _- R( c, `% S. d+ [& A2 R1 Z02-2-2-2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
, f6 H* a, ]5 N9 E02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
& B3 O5 e9 ^2 b! W' [" S: q02-5-2-5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
03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
' h* ^3 |% a+ a2 ^% }03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
3 \* |" y; p2 x+ m03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
& G; p; j+ K& s6 A7 i0 L/ U* j2 ]5 K9 j03-14-3-14Matplotlib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
/ t9 i# [+ p) ~& [# B03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
( o$ ~; G: h, e8 `03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
4 c+ [3 ?1 h- }) Y4 t+ D, M2 o& M03-7-3-7Numpy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
/ A! o$ h1 u; E7 t5 ?1 b
* p/ x% n& w# Y9 d6 x04-1-4-1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
04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
6 Q. M2 A: n$ p04-7-4-7特征归一化.mp4
  k: k  q# @% v9 K+ O04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

) j  K) t) N2 V' R05-1-5-1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
) _& n! N# w7 L- |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
/ H6 h! _, m2 s0 L5 k
) c! d0 b; S- g5 D) M0 k〖下载地址〗

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