机器学习必修课：经典算法与Python实战

+ a  L8 H2 z) w6 t3 x7 w〖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。
  {" |4 y2 S# ]& ?+ Y〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
: r% A9 v- }! p+ g  d! E, C( n
5 O( ^# @' A4 u. Y02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
1 S! Y# \# ^$ ?; G7 Q) E02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
7 E4 o/ t3 z- G& h02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
# U- A& V& W' Z9 Q9 p+ T3 `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
( M  M) W3 w+ y  C6 P# V; A  E
0 C% C, x, d  X0 E0 X03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
1 ]; o5 g# b* R. K7 k/ x+ G+ u03-1-3课程使用的技术栈.mp4
, L8 r3 l% H# N9 X8 o03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
. m' R7 q* {: V9 R! Z- c8 C8 Y03-11-3-11Numpy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
6 G' O7 I. @0 K03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
+ t3 Q3 Y$ a  k% M, ~5 g03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
% j, T; y+ J( b* d0 E1 y+ N- y: L03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
. x* R/ r# {& I6 I2 G& r0 L* l03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
- F5 B2 J! T9 D7 [. |03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
: j& p$ A# ^  M" M+ p# E1 R03-6-3-6Numpy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
$ f  A! R! `2 a1 U7 X03-8-3-8Numpy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
04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
; Z, I/ }3 V+ p5 N$ I+ [04-5-4-5模型评价.mp4
: Z1 J" b( C6 N8 s  g' I" ]04-6-4-6超参数.mp4
7 y' L' \* d& \+ ]; f04-7-4-7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
: t, S# c. A  H* u* |0 R; q4 c
& `6 j  |4 g# t' M5 L. _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
; T9 V9 c) D7 k. h" m2 Y: c  e9 B05-11-5-11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
. w. m& E% _# S
8 F6 F7 `& r7 p- ]  @, h〖下载地址〗

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

〖升级为永久会员免金币下载全站资源〗
! m( \, Z1 q5 s* z8 S全站资源高清无密，每天更新，一次充值，永久可查看网站全部资源：https://www.mano100.cn/plugin.php?id=dev8133_vipmqf2fpay
9 t0 T  U; o* Q: n3 d8 z+ b
1 G) g0 ~- t6 t- m

1 ?; g, T% S, K( \' j- Q& ?