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。
〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
: Y: [, d. W8 S5 r
% }2 e/ z  r$ ?6 |$ s02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
. E3 s# h7 Z1 q1 g$ L02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
& b; |* k; S3 d: V02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
4 L; [( E0 w- K. V$ M0 j02-4-2-4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

" b  q. L! n, N9 \$ n03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
1 A) M4 S; j/ X+ m5 E03-1-3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
6 i/ \7 u8 X# Z' t, `03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
6 ~, Z- u, }; C$ {1 N03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
; f, t7 |$ n4 w0 O3 O03-13-3-13Numpy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
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
" P" }6 G% D8 b. X; R8 |% S$ c0 t03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
; a+ s% J) _7 t, N- T( z03-6-3-6Numpy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
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
- h1 n6 O3 {' f/ @) P& A04-2-4-2KNN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
* `+ A  B' O3 c" ^" a04-7-4-7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

: n& S% e) X3 K0 X05-1-5-1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
! G- i  a$ B' e05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
' B7 ^: {  e- {% ?: U* _7 x05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
6 D4 f3 L1 C2 v6 K! B1 o- W: {
& H0 u# Z* p( e" X/ p2 _〖下载地址〗
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