机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
5 z: l1 |7 l6 R! S, k5 ~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〗
3 W7 B3 Z( {) Y" C6 V. w- q01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1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
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
  `! q* F+ Z: d- \$ d
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
0 f" a8 H/ B2 h& J  X) g  D03-10-3-10Numpy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
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
# U7 u* [, a7 q03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
" c- c( G& {" s( Q/ H03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
7 U# N: D* V8 i+ N  N( v' N4 a8 p03-4-3-4JupyterNotebook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
7 i3 D3 ?7 y# Z% p/ `/ h03-8-3-8Numpy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
" R+ [4 i* H6 C& x: K0 J. I
% y# ^9 A5 M+ V3 [" Z; [04-1-4-1本章总览.mp4
6 t8 H* k( f( l8 y- z0 n' b( w04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
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
0 N0 q1 r( m+ i7 k. |04-5-4-5模型评价.mp4
7 O; t3 G9 n1 @04-6-4-6超参数.mp4
# Q: k! O* B9 x. b$ T' K2 R  o04-7-4-7特征归一化.mp4
9 e8 |- n; P, |) L- X: c$ K+ |04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
; g* U! b: ]  g. g" s04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

% @4 K' M8 I9 g- j( u6 S$ Q05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
; W4 s; X' p* r: Z, V: Y" d05-11-5-11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
: B6 [# u4 t5 q; K; e$ R# W; {# |05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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4 ~- ?0 X" A" _& h; S〖下载地址〗
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