机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
0 F2 ]/ \6 G  r3 A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。
" E& L) y  x! g4 ]7 L, G5 O6 g- b〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

8 H% E6 l, C6 o% j02-1-2-1本章总览.mp4
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
* l4 k' p& i, Q, ^02-3-2-3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
. {4 c* |2 v" V: w% F# w, |02-5-2-5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
03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
" R. k; H* \; f6 N4 B  {* q03-11-3-11Numpy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
0 E  K7 p1 @! P3 z  d1 U03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
% H+ [* b, S$ i8 d& p0 t% x03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
0 j. U" H/ k# z& Q4 }( O7 y03-3-3-3Anaconda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
/ x. @* @+ E3 q/ e2 B# k03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
$ F2 o- P0 [3 B% t7 A4 O03-7-3-7Numpy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
9 R( F& P# o- O, M7 R03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
+ |7 _- s, J6 h3 r( _) ~
04-1-4-1本章总览.mp4
2 i3 c& X6 a" r! T04-2-4-2KNN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
8 }- o7 L- |8 Q$ a; v8 W4 w% `+ }04-6-4-6超参数.mp4
, k! `6 X$ D: N9 t/ ]/ }2 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

05-1-5-1本章总览.mp4
9 D  w* m* n4 [$ N! h& o05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
% b! m# K* C2 J$ T+ ~, m& z05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
2 I1 b* Z. ~' Y; u4 u, @  {! V05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
8 n! g* t4 ]7 j05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
5 c1 R0 O, u: @; `05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

9 i, p3 K7 x: {' B7 X- K4 ]〖下载地址〗

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