机器学习必修课：经典算法与Python实战

# z! C2 @7 Z5 W+ c/ _〖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 s2 g8 w! H$ G7 E# o〖课程目录〗
. a/ t% S% s$ z0 Z  B01-1-1课程内容和理念.mp4
& Y$ F  {; V1 M3 k- c$ R8 `
( `  x9 _9 Q2 W3 t: O02-1-2-1本章总览.mp4
  U* P3 y7 g9 c* m2 l. ^2 k02-1-2初识机器学习.mp4
& u2 g& r; c; @( ~+ q02-2-2-2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, Q) U7 q$ c/ k1 q8 u& }
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
4 P9 l* }9 {6 G: L( s03-1-3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
0 B4 `) k9 A, Q, O* x03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
& ]# i) ?7 M. }0 M( F8 V4 r03-12-3-12Numpy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
1 R6 d( ^5 x) C( h6 o- t& t03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
) y! ^* ?0 K% `  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
3 ?& _  ], [( j) R# H9 v: K03-6-3-6Numpy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
( f+ M# s! B( M2 ?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
" U3 u# S( t+ u5 Z4 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
& [. x- b: b1 O9 d2 d6 Z5 d04-6-4-6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
% ]. q; y7 |; w) m) [8 O9 d) a: W- `04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
  y. x/ m/ N, m$ j$ {6 G& D( l: Z! Y1 T
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
9 \2 u* \$ t* {( o0 [6 H05-2-5-2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
( E. f, l* c8 w7 i05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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5 a% l( |6 f  q3 r! b- q4 _1 `〖下载地址〗

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