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〗
% ?! e& i: r* Q01-1-1课程内容和理念.mp4

- J7 v  `0 w! p0 _02-1-2-1本章总览.mp4
6 j9 U' D5 S: d* P" R8 W: q/ t02-1-2初识机器学习.mp4
" ?9 |% k, ?' |" U; E1 U02-2-2-2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
& C# n9 d0 ~9 H" ~/ m! X02-4-2-4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

5 o% B! _6 m- K03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
" }- I7 ~5 N) ?# \3 t" ?03-1-3课程使用的技术栈.mp4
# {  ?+ t$ g0 P+ f5 K2 O! S03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
$ S. ?9 j9 C8 h3 Q* `03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
6 g& j  H# S4 w9 s0 E3 N3 J2 P03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
+ F5 a. T9 b, W6 e03-13-3-13Numpy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
5 [4 N4 T5 i7 h$ i03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
8 b* `% r1 F1 O/ S8 ^% F  X5 a03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
+ |3 u) H: _  c7 ^1 y03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
: N( w" i0 I2 q  X1 t$ N* B* L03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
, p: _9 c8 e" B+ ~' L03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
- w! o1 u4 q& n03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
. w* s! s1 T+ F, F% A5 r; _, P
04-1-4-1本章总览.mp4
* ~+ L) ]  q8 I- s: c, a04-2-4-2KNN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
; e, ~0 R: ~* A6 m1 J# y" Y04-6-4-6超参数.mp4
, _+ k  z3 B& m/ [4 @2 H- D04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

- b- o9 c8 M5 x+ p) U05-1-5-1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
- B( O2 o( C& E" R# F# o) a2 O05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
: k) i1 d& ]$ U5 J8 J2 T6 F7 G1 ?7 s: A05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
  K: X/ n0 k7 `1 g3 F* q
〖下载地址〗

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
5 d+ B! N' w5 f3 v全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：https://www.mano100.cn/plugin.php?id=dev8133_vipmqf2fpay

& a7 @4 A& x' G. X
8 @3 a% o- w8 c$ Y$ p

学习学习学习学习学习学习

666666666666666666

666666666666666666