机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
1 j6 m  k) D- G* [- S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

" w, [7 I+ p+ M  h* k02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2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
02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
0 p: ]1 t* M* ~8 y0 v02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
. U+ j' z' C5 [, e
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
  b: f: I. X" p4 |# J9 c03-10-3-10Numpy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
) x; ?! L  H+ Z4 Q! d8 [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
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
! Y: B% T; I" a) w: q03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
1 ?- ~( L9 @2 l9 h) D( Y% W/ y( l03-5-3-5JupyterNotebook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
5 h& e! ^) z; _0 @03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
: |, H5 M' v( p/ M4 R1 f03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
4 I9 D  A' E' W( J2 C4 U03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

+ P& I6 L7 N/ b04-1-4-1本章总览.mp4
( _( z- U6 W% g% d# R; _04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
% ^1 l: O, q1 {* S* x4 L0 K* M04-3-4-3KNN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
3 C3 ~4 G: \& ?0 _04-7-4-7特征归一化.mp4
) `, A6 W# K- Z" h" U04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
4 K$ p) k2 r, y8 P0 A: U2 V
3 w% c. ]" e7 h7 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
05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
* E7 c6 u$ b+ W7 @8 `5 E+ n" Y) O05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

: I: q- G/ r* D3 L9 ~〖下载地址〗
) V6 p( m6 C/ D8 A3 N! m2 k7 {1 i

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