机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
1 p3 R$ U, d6 E% N8 g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
: E& w1 v3 F7 ]1 C/ N) Y
02-1-2-1本章总览.mp4
$ y3 S3 n7 s! b2 \02-1-2初识机器学习.mp4
02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
) }$ s* S7 [) g* X02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
& h, S" k* j# f- y  H9 ?# F02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

03-1-3-1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
  u2 B4 @4 l. A* s0 `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
) b6 ^) K3 z- W$ l! h03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
) h' \, Z" b* [9 d! o: j# d/ Y2 q! [03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
2 O5 R$ Q+ n! {2 B, ]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
1 q& R4 U  t+ w03-7-3-7Numpy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
6 l" Z( U/ v4 }) {
* [% I0 }2 L; m; E04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
3 Q% Z. g2 L* `) f, C2 V04-3-4-3KNN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
3 L" H- s9 ~9 S4 \$ h3 C+ c04-5-4-5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
: t  ?- {6 F: J8 D$ l( n) D6 A04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
4 I; H$ C$ W8 I
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
05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
' _8 ~5 `/ S/ q6 G7 g! k05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
! v2 |$ U5 I* d) V" M, O05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
8 B) K. _; t$ s+ c- n, ]05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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7 S# D) T6 v, Q: N" c, z9 f〖下载地址〗

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