机器学习必修课：经典算法与Python实战

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8 T# R' n+ z# A2 n4 h+ s1 T" U〖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〗
4 j7 Y: g# z3 f01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
8 r  R5 {& j: v" P8 e0 J; C' ?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
! |! Z8 y1 M$ n02-3-2-3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

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
! ^, l8 B% R" |  F" _5 o03-10-3-10Numpy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
: ?( e) Z3 H1 k; |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
) C1 b/ D2 G9 A8 N! A) z03-14-3-14Matplotlib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
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
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
6 ~/ X3 E7 y: P# R
04-1-4-1本章总览.mp4
. X* `1 \7 f! J# g7 _. O04-2-4-2KNN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
4 J% n( L1 N# |/ [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
$ U, P: w5 l! x2 ?$ x04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
1 \% i$ |* O5 S3 [4 o6 c$ q& `04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
$ F& ?5 ]* J2 ^; S/ B! W# I
) F( v: d4 H( W6 V( ~2 N05-1-5-1本章总览.mp4
# J& o7 M; Y6 [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
* Y+ {6 j# L$ W% O: a. x1 C2 ]05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
" e7 G# V" M: d# n$ }9 W: L05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
5 q7 Y% \* V  r; `' }  p- O05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

, q2 u( i* S( J' @( l〖下载地址〗
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