机器学习必修课：经典算法与Python实战

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: u, G* n# U) P* F- r〖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〗
! w- r9 P) K, ?8 U# |; k6 B01-1-1课程内容和理念.mp4
& m% M5 T2 N+ M
' o- ~" ]& q7 H' \2 f1 [02-1-2-1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
+ C" [8 f" b$ E% B02-3-2-3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
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

  n  I: e/ Y* }+ x* o0 N03-1-3-1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
& R( N* Z. `% P3 O( {# k* z0 K03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
5 h2 z: {- c9 B! O: y( m  F3 [03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
7 \1 d6 Z, `3 r9 Y03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
. D& D0 q8 B' ]% Q03-5-3-5JupyterNotebook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
03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
5 A* ?; Z8 x; a! b% M03-8-3-8Numpy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
- u/ N& K0 Q2 e' G9 M" z2 }; m& b
2 L. H/ w" P+ E+ t7 \7 {! o  o6 S04-1-4-1本章总览.mp4
% R* T, [  v" N- F6 j- z. F; k04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
4 o' ~. r. U1 u' i/ ?04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
2 s+ `3 U9 Z4 m/ j0 k! e04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
# q9 o& S2 n" p4 E% e7 _; D04-5-4-5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
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
% p; P5 N2 A  p1 L8 \2 j2 c
) H: X9 V6 E" K) w: h05-1-5-1本章总览.mp4
( W$ m5 g4 X( s8 k05-10-5-10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
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
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗
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