机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖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

7 G" a/ B& f7 ^" k) @2 x02-1-2-1本章总览.mp4
* c# }% |+ n: b02-1-2初识机器学习.mp4
02-2-2-2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
+ d. L  H+ j( ^5 K0 t02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
0 [2 O6 c: S& I* Y" d2 z02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
4 S8 b) M. X, D' I4 Y
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
( n( n4 l! b! |8 ?" V: Y4 h03-1-3课程使用的技术栈.mp4
0 S; t  L5 ?. J5 i03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
03-11-3-11Numpy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
6 y7 A( z/ N0 q8 W, g- i9 y9 [03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
( }$ ?$ c- S- m! q0 p& d8 L2 X' O. B03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
* [# \3 Q1 Y2 ]/ `03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
- o: `/ O$ c; R* |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
9 g) \! ]6 N1 _) x( d* ?6 c03-8-3-8Numpy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

: M5 L2 ]9 E2 b* Z0 R, G' @04-1-4-1本章总览.mp4
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
8 W5 v; }! n# z, I0 }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
- I3 |( v  A' x, k8 x5 `' O7 t$ Q04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
% m2 V4 t- C6 ?/ z2 K, u0 T2 [04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

8 |4 p3 F+ b# p: k9 L6 y3 a; e05-1-5-1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
3 a; N( @) p6 I$ O8 f, z05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
1 V! [2 v0 h2 s2 G05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

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