机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
8 o( k+ `2 _; ?6 `7 ^! x" e, b! z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〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

# p" Y7 S7 g( {02-1-2-1本章总览.mp4
! j6 @* |! ^3 J9 H/ J' t& x+ y0 \! C02-1-2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
* D3 R9 Q" T) B  `& l1 _5 ^02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
8 Q) `5 ^' B, C2 z- F02-4-2-4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
( S$ W/ i; C( O0 P; k
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
03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
; G% T( M1 {; I# X03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
9 E" ?* o9 v, x  B* c6 _0 w03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
3 D4 H) _" v" v- ?5 y& q03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
: R8 q8 h0 f+ K# V/ `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
0 O2 s* t! g% V7 s0 z! J  w0 x03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
) ^0 }! t! c1 m, P# O$ z  T/ d03-7-3-7Numpy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
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
: `6 w, @/ u* e& H04-4-4-4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
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
+ e& a0 u0 d+ _8 j
9 A% v" M& V8 P& t1 G& H05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
! k- }# b& |# }05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
- x% l$ ~2 C3 W05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
9 n* U2 x- c  s, E# Q05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
- g: O8 Y+ M, T- I05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

〖下载地址〗

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