机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖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。
2 z1 d& A! I' s9 z$ _- a/ f& O6 \: Y〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
1 @( a8 [+ C" X* D8 L* b02-1-2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
0 {& A4 t+ v$ u  N& ?: E02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
4 X) k' K( h6 i7 o5 P02-5-2-5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
5 a( X  a$ j! A  l+ K03-1-3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
/ k0 g; h! x  F1 |8 J03-12-3-12Numpy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
" X( K8 g# f5 R2 D9 F0 D03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
2 Q2 S. x( j$ d' b- t03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
( O- V; E0 V7 m3 F03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
& W8 u% V" k2 E, L9 @; \1 a$ P- c03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
7 y) w5 t/ z2 ?0 d: V5 C03-6-3-6Numpy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

. [! \, x6 Z8 V/ Q! z2 P$ t# ^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
2 q% L/ e( m/ o- x6 H7 E1 F9 s04-5-4-5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

4 K  g' b& m# a' X) G& X# y; s: J05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
1 v1 l  _0 e/ c; O6 H3 f05-11-5-11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
$ Y7 k1 ?+ \: X9 p& x5 {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

$ O% \+ n7 \% H〖下载地址〗

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