机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
6 E% B9 Z0 y4 b: B1 ]. P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〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

5 B  [, X0 H, x  n02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
' g8 K( b1 x6 h: N2 X# C02-2-2-2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
8 g0 l. t9 G3 A7 [! t02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
: |& W+ u" E9 e02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
' ]8 f* B) X3 `/ N5 R
4 B1 _  y# L& C9 a03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
6 i3 e- Q2 |/ h2 _) ~03-1-3课程使用的技术栈.mp4
7 n. p) }- n  j2 c03-10-3-10Numpy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
03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
8 _( p. [/ T; a1 f) R( \% X! \. [03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
/ V& J7 F. s- O8 q, i% `) R03-14-3-14Matplotlib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
03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
+ U' T. }1 w: a/ Z1 D8 i$ f6 m03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
: z; Q- b' }2 y; n03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

, S- p# W  I1 r! D04-1-4-1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
6 {! b2 |" u/ i0 u6 B04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
+ D; }) s3 O& k6 i' [, y6 \! T04-5-4-5模型评价.mp4
4 e! h0 _) O4 g9 t% Y, Q9 o, G04-6-4-6超参数.mp4
5 o, N' t0 h* o) G+ w* q4 A04-7-4-7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

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
- b. q$ e: ^/ e/ Z0 V1 }2 W05-11-5-11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
8 @$ s1 j/ A. M; g4 W" O4 f05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
. p. P; j' p" F  M: Q% ~& j9 f05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗
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