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。
# _9 C% V, B: Z( h" l) x; y4 K〖课程目录〗
+ c: J& I% L: w* _01-1-1课程内容和理念.mp4

8 i) b$ |! R$ h; [02-1-2-1本章总览.mp4
; x) M5 t% d& `! P. o: W" t02-1-2初识机器学习.mp4
1 p* F5 E4 f9 g, M% k( O8 V0 M02-2-2-2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
& @+ [! ?& g+ d: X) ]# _02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
/ e' A- Q' c% `( {# d02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

' O5 k3 w# M* b1 |, L03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
% B% H# {% J/ w& \. }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
5 F4 H/ ]3 R$ }. `2 n03-12-3-12Numpy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
* I1 I+ i: B1 _. j; Z9 h- ?4 M03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
' j2 r( R, i- p& o03-2-3-2Anaconda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
$ p* d$ p+ S6 _, [7 O1 i& V03-6-3-6Numpy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

% C! Z) g3 U( u' g5 V2 F1 t( U04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
6 b3 Q8 d0 I2 [* f' o' [4 r04-3-4-3KNN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
7 q- }' n6 U- {# \) A+ {04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
. s/ _0 ?0 z: Z1 l1 ^9 ^3 N- n04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
0 r# w( M. D: `  @9 S; H04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
  _  g( g. R; F# A4 m+ S
) y1 Z- d  P) v5 U# k% o5 y! N05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
* V( W+ I* Z$ q8 _* I3 k" h" s( r05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
% I4 V2 _+ o1 O. [* p! J* R$ Z05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
. [4 r+ m8 c3 u. W; e5 d05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
% [6 |4 }0 U) ^* I2 t05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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〖下载地址〗

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