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。
7 T) x& n; @5 A0 r9 S; _' o8 g〖课程目录〗
' S+ \2 ~! P3 }% z3 _/ D! \( ~01-1-1课程内容和理念.mp4
4 Z7 S5 E- M, J" s& A, x2 @4 C
02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
! u3 [  w# @5 T9 a$ x9 c. Y5 f+ k# o02-2-2-2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
& |! L; d$ u9 c) _0 \3 N02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
% v1 R3 i+ o$ u' R" G. Z02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
& j& R( p6 C4 s* [! o' S2 [$ ~
: o. B8 q+ ?6 P5 i9 u( @. i. d& C03-1-3-1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
03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
1 u3 |/ P5 l& P03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
  u. b: B! {, t( m) Q, S3 t03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
8 h9 {+ i  T& G* D/ h03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
) {& A+ q1 e& N, c% \7 {! F03-6-3-6Numpy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
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
5 W# O: q' f) m  M
4 t: W$ I) x: k0 ?+ u: k  M  |# v) y04-1-4-1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
+ Q9 ?/ d8 Y( E1 D04-4-4-4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
04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
2 Z5 v/ h3 r8 X$ ]! f8 _* c04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
+ P* ~, j7 b! `* M7 T- W+ M4 j* i05-10-5-10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
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
- b2 ]( r- q9 X& t5 J2 c
5 H$ s  r! w, M〖下载地址〗
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