机器学习必修课：经典算法与Python实战

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; w: b9 T3 z9 x+ v% w; Q〖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。
〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
3 Z6 [/ d! }" H# Q6 M
4 X( Y% j# N7 J  u$ w02-1-2-1本章总览.mp4
8 `1 |2 d1 V6 H: n( u# j0 o02-1-2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
- e" O5 R7 N; ]+ l2 }, c4 O02-3-2-3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
. T. D& u! r' M- d( Y" r. {5 l9 q- A02-5-2-5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
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
03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
. S/ }6 ]1 w) n% y1 T& `. G03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
4 R) X8 d6 t( H03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
. l: m2 w$ }/ k3 K03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
. w* d- u' [  H7 f2 m; W03-6-3-6Numpy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
! e! S' p% F" T  |2 e9 e* Q03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

* S) @1 g9 s. d04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
4 [8 Z/ k5 e" |/ b- _1 ]04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
. P7 ^$ [3 y3 v& p04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
& J+ p4 k) l. P/ `6 I$ e& S04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
* U  N( p: T2 I+ l7 l% Y04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
/ C. `, K0 x8 `04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
7 u) \8 c* c9 J
05-1-5-1本章总览.mp4
* j7 O' V, o& m. W05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
3 ]- E* o- `7 j# J: s- C05-11-5-11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
. H; I2 e& d$ {3 l05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

0 k  E3 x9 s- R: P& r: C# h〖下载地址〗
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