【Python教程】Python3入门机器学习经典算法与应用轻松入行人工智能（完整版）

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• 📁 包含文件：第1章 欢迎来到Python3玩转机器学习
• 📁 第2章 机器学习基础
• 📁 第3章 Jupyter Notebook ,numpy
• 📁 第4章 最基础的分类算法
• 📁 第5章 线性回归法
• 📁 第6章 梯度下降法
• 📁 第7章 PCA与梯度上升法
• 📁 第8章 多项式回归与模型泛化
• 📁 第9章 逻辑回归
• 📁 第10章 评价分类结果
• 📁 第11章 支撑向量机SVM
• 📁 第12章 决策树
• 📁 第13章 集成学习和随机森林
• 📁 第14章 更多机器学习算法
• 📄 github地址.txt
• 📕 ISLR Seventh Printing.pdf
• 📕 Mastering Feature Engineering Principles and Techniques for Data Scientists (Early Release)-O’reilly (2016).pdf
• 🖼️ 【必备资源】.png
• 📘 【必看，所有资料合集免费地址】.docx
• 🎬 1-1 什么是机器学习.mp4
• 🎬 1-2课程涵盖的内容和理念.mp4
• 🎬 1-3课程所使用的技术栈.mp4
• 🎬 2-1 机器学习的数据.mp4
• 🎬 2-2 机器学习的主要任务.mp4
• 📁 2-3 监督学习
• 🎬 非监督学习....mp4
• 📁 2-4 批量
• 📁 在线学习
• 📁 参数
• 🎬 非参数学习.mp4
• 🎬 2-5 哲学思考.mp4
• 🎬 2-6 课程使用环境搭建.mp4