机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
4 t' `: M. f! f5 e( V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〗
* @* ], L  H4 D4 T/ ]# t01-1-1课程内容和理念.mp4
* l& ]0 s" |8 Z# r# k+ X
: {, {: M( a% H! b3 I1 ~1 ]02-1-2-1本章总览.mp4
- G- x& r+ \9 g02-1-2初识机器学习.mp4
% j% |' H( v1 q! D" m. N02-2-2-2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
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
! L) ^* w3 f" O, F( }
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
9 L7 o6 ?) x  X( o5 b2 }03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
* p! a5 \3 O' ]/ T8 }& V+ V03-11-3-11Numpy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
03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
" `+ F0 Q- _5 e0 s: k03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
2 R  A7 J! z/ g! E! {0 |: C. R* v* z03-4-3-4JupyterNotebook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
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
- j5 @4 q6 f( w03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
2 j* }* q: \$ s9 F2 r7 T$ `2 G4 ]
2 m1 Q" z$ S% r04-1-4-1本章总览.mp4
  W+ a2 [# ~' v. q0 R  r" {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
04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
2 K8 ~" R! n( @6 @& B04-7-4-7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

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
05-11-5-11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
' d; X  V/ Y2 y0 `/ t2 F# A( A% d05-3-5-3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
1 l: M1 U8 M+ c  N- A, u+ E/ Q
: a' }' B  _, A* h) R" A# K" Z〖下载地址〗
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