机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
/ i/ ^  B/ ?, a* l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。
  Q! H2 G& s. q  U& u; Q" C〖课程目录〗
/ A2 A' o) n) q) D" r01-1-1课程内容和理念.mp4
: O; x, i& ]* A/ O  X
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
02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
+ ]  a% T2 I) u4 @02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
( ^9 [, ]: N) F3 q, X( p02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
. R1 a; s2 ]' o' P1 u. Q9 j
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
; C! @) E% w* |, v& y. Q* r8 ~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
( J/ f  `& J6 f6 Q4 h  X2 D03-14-3-14Matplotlib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
2 i+ }9 z$ D5 w: _) R0 Y% r03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
; @4 n+ F" Z4 b' Q0 d5 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

, M" @. S% K# H( s2 ~  F0 B& l04-1-4-1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
9 A  M& D: M" ~+ O* C& ~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
, j' [' G7 E1 T" g" X# e& ^04-6-4-6超参数.mp4
+ t& g" S- w2 M* r2 H# V04-7-4-7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

* q; K$ D7 c* A) m8 y6 N0 ]$ q05-1-5-1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
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
. x1 q3 s7 N# t0 J4 s/ K8 V05-3-5-3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

8 q5 e  M; h8 \$ ?* c8 V, v# @〖下载地址〗

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