机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖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。
( t7 S. @8 f2 U6 X0 N〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
  a5 _  O2 V  ^$ X/ l- ]" \' r5 Q02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
+ ]3 _& _7 i, L* k. J0 S$ u& m4 p02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
7 F$ u+ \+ _9 B8 S$ x02-4-2-4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

8 @: o, Y9 K; `03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
- n* {# U2 l/ D' h03-1-3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
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
2 J& S8 l" P8 k5 {) l$ l* ]03-4-3-4JupyterNotebook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
03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
: g( y/ v6 l7 Z03-8-3-8Numpy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

/ b! t( J& K5 l# T. l1 G4 `8 ], c3 w04-1-4-1本章总览.mp4
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
04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
  [+ Q8 F5 x: B  s+ G5 |04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
1 W; |, J  h, B04-7-4-7特征归一化.mp4
; b7 Y' c5 v! u04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
+ g* C, M4 k* S& |5 D' n/ l04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
* o2 J' l2 Q3 i* ]# q6 @5 J, W: o
05-1-5-1本章总览.mp4
' f/ q$ f8 n( m7 s05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
, N$ O' D9 T% l- a3 m- }, c( [05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
0 g2 ^) M! R$ g05-2-5-2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

6 y1 N! l# W2 s; e〖下载地址〗

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