机器学习必修课：经典算法与Python实战

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' t) z  x+ D, P〖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。
' U* L6 u0 J/ T/ w〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
' H  U. K7 k1 ~: J; z. A5 h) T
2 V( N9 }- M# ~+ o+ J" w- T02-1-2-1本章总览.mp4
' t- l0 ^( B6 P( b1 s6 f3 m7 {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
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

2 Q( ~0 q8 f: v  Z! i- m) n03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
# y/ k$ [1 Q1 M2 O03-1-3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
5 L+ m+ Y, q+ J4 m% P03-11-3-11Numpy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
; X' O3 b' b9 M" @! U5 S1 G5 H03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
! f, b7 J0 j3 k9 W03-14-3-14Matplotlib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
$ ]0 c9 q( @2 X/ o03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
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
( ~* L. x2 R/ ^4 Q. L! _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
+ F% f! x* \8 B03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
5 t& ?0 L2 W2 }9 d0 x* d3 G
. t' j1 c0 m% p3 k. G04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
8 `( D; M+ [' A4 z8 z* i- 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
; ]% n' u. |' H3 }' Y) }/ X04-5-4-5模型评价.mp4
$ X  b+ ]& _) Q, k  x( @04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
* c/ q: r: K1 V; m: Z3 D04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
9 n+ E# u+ P7 a1 T# n04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
' B5 u4 Q8 B) e2 B
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
6 I( ]0 B  A. T# U" \+ T05-11-5-11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
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
% ^! N+ N0 c/ j& n9 k& p
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