机器学习必修课：经典算法与Python实战

# Q5 _% q1 B0 o7 i8 h$ j〖课程介绍〗
6 C  X9 O6 P4 c* v; g6 Z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。
% h, E7 Y! n% V! _$ E. U〖课程目录〗
+ X* Q1 X2 `) y01-1-1课程内容和理念.mp4
$ Q, ]! B/ g( E9 B* W+ M5 R
* ^/ j# a0 X7 P02-1-2-1本章总览.mp4
  `+ X' D+ }  t5 y3 r' p* q) M# `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
- M& x8 [/ P- s, S1 b02-3-2-3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
5 r) n- }7 F1 G* @% p
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
7 x% l0 a* `/ A5 Z03-1-3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
03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
! L3 T4 e! G; |. ]( F; f# t03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
! |4 Y/ P7 i, o8 b  X) N03-13-3-13Numpy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
* j3 ]9 j; Q4 g# S# A  k03-2-3-2Anaconda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
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
03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
) u# r( O( I4 u; ]03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1本章总览.mp4
" Q4 }0 s$ m% l% f) \04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
* g3 M7 v  K  I, m6 I' ]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
7 F8 d0 W0 W! h: D2 W04-5-4-5模型评价.mp4
  d. t: t. z3 v04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

7 r$ s2 Y# E6 s) U2 `" u05-1-5-1本章总览.mp4
$ O* X9 Y4 Q# s) `8 X, \05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
) |/ i0 D: c0 d1 b4 t4 ?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
- C; \' C& J. Y2 Q; ?05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
2 ^  e& \! g7 j, j7 c05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
" w' c5 E0 A) G% b
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