机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖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。
% W" |7 q  |2 ]' e; X〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

( X6 j$ F( V- b  W02-1-2-1本章总览.mp4
8 a" v+ A/ m$ ~1 j' f* m( w7 G0 I02-1-2初识机器学习.mp4
- {& n0 y- |+ k8 h02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
+ m0 I4 T  P' F, K1 Q02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
2 m. `4 p9 W2 ?/ g02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
  h" C0 v# g0 A5 i$ b) s3 b) s/ O02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

$ Q* `( h4 z( |. A9 ?03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
# j  E: t6 Y9 g. o03-1-3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
- t+ f  X% q  E$ }( b03-12-3-12Numpy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
03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
6 }8 x: }# t7 M' x03-2-3-2Anaconda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
0 I: S9 {5 b2 ^1 p/ Y/ p- ?7 U03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
- u" s& A6 ~# ]. R" n03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
5 P* _7 u( y0 C1 d5 i4 T03-8-3-8Numpy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

04-1-4-1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
' A" [6 g5 R2 w2 k04-7-4-7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
- k; n: T+ e& W) K
05-1-5-1本章总览.mp4
5 q& J" q: j  ?+ W+ R9 c05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
( O- o( B: y5 c( ?9 @  ]; S% U5 D% W9 H05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
$ k8 c5 H" d0 ?' O( ]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
' w( C; z; c: y- x05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

) p+ }3 a, a' {0 T( o* }〖下载地址〗
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