机器学习必修课：经典算法与Python实战

- M' a& V, I: m# |- g% r〖课程介绍〗
$ `; y+ O% ^3 ]( }- B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

! Z; I+ H+ a4 i- T4 P02-1-2-1本章总览.mp4
! n: W, t4 h8 f. w, l! K1 e02-1-2初识机器学习.mp4
- N4 f6 R( \& G3 D% U. ?. Y) w02-2-2-2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
1 k/ R8 Q. F, y& K02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
" T; o5 q. l$ E9 o02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
, m! j% a# ^' t, u9 O# z
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
9 I% y- ?0 Q* L/ n# V03-10-3-10Numpy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
& }7 i- H8 d, Y+ W% d" S03-12-3-12Numpy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
- R3 {2 X" \; A5 A- A03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
0 c. U- V; K" Y) E1 V03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
. }, ?3 B# Q( Y4 E1 n2 J9 v2 S) W03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
! ~$ @) J2 T$ ^03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
: Z* c. g+ F% r8 c( [03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
( Q6 s7 g  }: i8 W03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
5 _6 w; ^' `/ D8 p( [6 a6 W" ^03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
- q- N% R! L; s+ {) H
2 C! P5 N$ n% m# }0 f/ l04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
- x/ G0 V: B' A: z8 X8 d% K5 V04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
0 A2 W5 T) f$ U; ]: S) d04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
& c! x8 F* A( F# J0 |1 I) j04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
5 Q  M7 X: r  ]5 n$ \1 ?; n; N04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
, x% H2 v' M0 I" o5 R! T: q04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
  M, a# b4 l& o" l. V
05-1-5-1本章总览.mp4
# _/ W- `5 H5 U7 ~2 o! M05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
" _$ X7 R: s5 r/ D1 b05-11-5-11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
' D% M# J7 M: L% T9 h05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
) `% }1 r0 g" o8 ^2 `0 }) y05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
9 \: I: ]% T  S5 y2 n
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