机器学习必修课：经典算法与Python实战

* k7 @+ @- E6 @8 Q, K〖课程介绍〗
5 u; S% G9 t8 M3 n& x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

2 ]; Y5 c, `0 T# o8 M) O02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
$ P5 R) S( p: z1 R* x  D2 u02-2-2-2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
& a* z; ~. M8 ^; E02-4-2-4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

03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
( ]% V; j# q; t. Z5 z9 k$ _03-1-3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
+ G9 b0 z2 c# W; `0 o; D03-11-3-11Numpy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
& U! ^, x2 P( s" N; U03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
+ k' q" [: A' o/ S  \' E# D9 U03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
6 b3 k$ q; _! X# d) [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
" J$ Y( K4 w) p$ l+ k$ s1 N" i4 N( h03-5-3-5JupyterNotebook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
! z& H$ s7 R2 q6 M: z2 b1 B& |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

& l! [2 j4 }" F, D2 V04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
% L1 B7 v0 `' c8 `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
" w: w' m0 U2 g04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
# b- ^9 L6 ^& i6 |4 `04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

; b, p, n6 I& r05-1-5-1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
6 R: {- S" M: O8 P' E) J/ |! F8 G05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
! ~* j) z) w+ z+ m/ P2 O, s05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
2 ^7 N: L& k+ l; W
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