机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
, L+ L  b9 X( _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〗
( C3 M: v2 [5 c/ d6 v# \01-1-1课程内容和理念.mp4
; X4 L3 g3 s% ?# t8 M5 u$ u7 f+ t
. h& w: @3 J) {' M( [02-1-2-1本章总览.mp4
1 ~' b5 \0 e9 [% Y/ d: s02-1-2初识机器学习.mp4
' X! f6 W1 r6 r! R02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
" [7 |5 D8 q1 P02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
9 W5 S& a8 J/ d7 `- L; r5 _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

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
2 |, F3 X  b. ~$ f. _03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
( v  e" x6 C: S9 f# q! O3 T/ w03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
' \1 V5 L  o2 f. I4 Q03-12-3-12Numpy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
  F, j) j5 o* ^4 k2 K% B03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
0 J/ `) u# G$ k7 X03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
9 Z9 i( p" o( V! Q7 [: W03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
, F; v1 U  l* w03-4-3-4JupyterNotebook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
) `& {$ a5 h5 O; b) m, i; ~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

04-1-4-1本章总览.mp4
- s- M. s# y: J0 E5 b$ Y! U04-2-4-2KNN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
04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
; i  e/ A, X1 R9 o04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
3 U- e7 H* D9 }/ D0 r% ~6 S4 _
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
% L. a4 v5 n1 U: D- l' h! n" N05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
: e, V- _6 {& T1 t& {5 p: u0 p$ T05-3-5-3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
$ i3 @. f1 P8 K
〖下载地址〗

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