机器学习必修课：经典算法与Python实战

0 ]7 c( u0 x! J, Z' z# C5 @〖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。
6 C; K2 g9 Q+ `- w: h( w: M〖课程目录〗
+ ]3 ]& M. O/ n01-1-1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
% |8 k7 V  I, ]1 t  d2 t02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
, T7 }4 W5 L' m02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
6 l5 n6 V6 B! Z02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

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
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
( j# t' E% J  Y9 {8 k* {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
& U9 x  E2 W3 F0 U. A* O0 @, i03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
7 o! f+ B; H3 v03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
6 _3 S  c. Z9 b  J- W" P03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
0 a1 F+ O& R2 w8 f/ H; V; W$ V" H: G9 G( s03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
5 r6 @& h/ N( q# k03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
" `: E( C( D; e) B& Q% G03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
+ @& v7 w4 U7 s: D4 L) ?! J3 z03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
, |6 f+ A6 n+ q1 D$ P3 ^7 }
$ n! c0 r) v; c04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN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
3 L; \, ?9 ^3 m- y04-5-4-5模型评价.mp4
$ ]) @, }- v2 ~0 K2 m04-6-4-6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

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
05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
" Q3 {/ J0 _3 V4 b* g; f9 x6 }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
& K" j3 v6 d' v* c# G6 V
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