机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖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。
8 A+ y4 i, l6 v! M8 Y〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
4 T& d9 D. e1 _7 O
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
' D1 N& d) X8 v! l  y7 N5 J02-3-2-3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
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
& C% I+ J+ \0 X  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
) t& v! K( v4 l& I& t03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
0 t4 H8 Y* x: _4 {) n0 Y03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
/ g$ m: |! V2 Z; |6 x: q03-12-3-12Numpy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
( V, K+ e5 i& e, m$ Q- i, u03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
# O1 Q: W; U5 s% f; s' Z03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
) u! d& _6 L' M) r03-4-3-4JupyterNotebook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
* P/ a" X( \2 n3 u, B) d+ ~03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
  D: i* ]! E. G. X: X$ B) E/ `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
' Y5 E( g4 Y7 K6 j0 p04-3-4-3KNN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
1 Y* r: U" a# }+ k4 J04-5-4-5模型评价.mp4
& m7 u- y6 ^( l% ?# \6 E04-6-4-6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

8 y3 L9 T8 n9 J3 ]7 S1 h; @05-1-5-1本章总览.mp4
- L7 i0 D' Q2 Y05-10-5-10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
% O; {1 m% L% J2 D9 S0 a& I8 ~( m05-2-5-2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
- y; V# k4 x8 n& X# v( t% [05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

$ m5 E3 S- [/ G2 G7 p. ^〖下载地址〗
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