机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
+ I5 Z* _' ^/ j/ [5 C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

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
9 V- h, B+ u$ j; ]4 x. S5 P- A9 a! g/ 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
( U) M1 S4 U: ]) r) F" L02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
' K$ ?) Q" t4 M, G
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
5 C7 G+ D; Y% [% |9 J6 D% j03-1-3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
! c% [  V( C6 r$ C7 D03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
  \0 R! C( u( X03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
9 ^* m/ X7 x! b6 B03-3-3-3Anaconda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
! L* j, w! S* u03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
4 Z% s; z6 d( n  Z! f03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
( D9 t7 t' _* {$ z03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
& [. H0 f) X6 d, v2 W5 m03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
8 V( P8 y! w3 O/ @  M# [. Z8 h( g) G
04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
  Z6 J1 j# r& ]+ g4 B04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
1 B" n/ A* ]$ A/ v6 j/ @! o04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
! q9 |6 I) H3 H' I# n- J04-6-4-6超参数.mp4
5 F+ x  V5 t6 l3 p% F; B04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
" B& d2 b! ^4 ]% _! L1 W; j% f7 I04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

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
: s3 J, b7 `2 R/ |: m2 }05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
2 W7 T3 ~0 g+ X05-2-5-2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

0 k( C' f# |; n7 r$ P〖下载地址〗
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