机器学习必修课：经典算法与Python实战

$ E8 H& r0 m* @0 z〖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。
) x0 H! R6 Z* F: H〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
7 a/ Y4 R. ]* |( p+ }
6 ~" |9 Q( R6 S9 W8 h02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
  k4 E0 z3 y/ |% N5 M2 h4 I7 X02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
9 e- D7 P1 l4 X  d2 l3 R02-3-2-3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

- j8 L0 l2 M% ~4 b' c# c# |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
! n5 h* |  o# r8 ?$ C9 j03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
& `6 ?7 e/ |$ ~; x03-11-3-11Numpy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
* n  Q& ?  {4 Y% ^! Y0 n' M03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
+ j" f' ?1 l2 L+ b03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
: B) D' y* v( ^, Z  h03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
! ?$ @: `9 j: F: K; H7 f03-6-3-6Numpy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
9 S  Z: b( t' ^$ z1 v03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
! E* ]( ?2 t1 o2 m) X03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

* E% G$ h' e% p- x! ]04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
3 V& @4 L: y' Z+ P3 f/ f. r2 z1 i  S, O04-3-4-3KNN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
; L; C4 e" ^9 W+ N04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
6 W7 I) o; \* A04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
0 ?; O! _5 q7 b3 `; e04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

$ ?- G  m' J1 t; v, w4 m05-1-5-1本章总览.mp4
: B- U9 c. r' \3 J( Q05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
: i. f& X- f5 @8 Z+ z05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
( v; E" q- G+ \3 b9 Q05-2-5-2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

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