机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
: t7 A# R3 p; k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。
! K) v8 c* M, C0 V) d5 o1 Z+ f5 P1 j〖课程目录〗
1 I8 u6 b4 ]/ S1 a01-1-1课程内容和理念.mp4
) g, I+ @& u* L+ j- V. [' k
) n' M' E4 _/ P2 v% E& v02-1-2-1本章总览.mp4
+ G9 i5 H) o- R& }3 ^$ l02-1-2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
) ]. U2 Z' I! G02-3-2-3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
. v: F0 E+ h! B5 P1 d) ]- m7 [& o02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
6 ^! k: [! T+ v/ x
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
. G0 p% i7 h# c( q5 p03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
) a5 M. F, b& E. p1 z% t$ k1 l03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
) o) {! Q! O6 b) j03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
3 G. c$ Q# H6 t. u# L* {, W03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
# s1 w: E5 Z% {03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
6 _$ N& t8 g$ Z" I# L4 V5 A6 b03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
+ q6 Z, k; n5 H4 w# \1 |+ L03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
4 N" J! }2 u+ m# t8 ?' H03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
4 k0 r- K' W# N; f% N03-7-3-7Numpy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
: f( @4 i+ ~: _2 h$ C03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
$ ?- p6 \1 y2 X) w( k0 p% P
9 v0 h) ?8 z  _( Y6 I% I04-1-4-1本章总览.mp4
0 G) e! R  Y! a9 ~04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
& a: l: d2 p8 T2 w3 Y( y" ]04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
) O; H- ~! E! s) p. t04-5-4-5模型评价.mp4
- J. E  K- H, J04-6-4-6超参数.mp4
: [. ]# W0 o$ k/ D: H04-7-4-7特征归一化.mp4
) }; y9 I8 _# ]+ {/ g04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
9 [$ R. h8 G" O9 f5 ]04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
5 R7 ]% {# O% S4 r8 M" l
9 \7 ^: K$ A! x8 _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
" f# c/ M+ y; B, r& d05-11-5-11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
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) l  H7 ?" L$ `〖下载地址〗
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