机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖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。
〖课程目录〗
+ `* p$ ]" h0 o$ H4 ?1 M$ e4 X01-1-1课程内容和理念.mp4
9 x1 w+ q, r! b
, v! \) j+ @8 H) e; H; C02-1-2-1本章总览.mp4
$ A! q. _- J, H* B& {0 z$ R02-1-2初识机器学习.mp4
5 T; l6 N) q9 Z. s3 v" B02-2-2-2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
4 F9 H9 j) P- `5 h02-4-2-4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

3 F8 ?5 t+ K/ T* j03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
# v! g0 n, Y) K9 N/ ]# w' ^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
. g  y6 p4 w5 s1 n, Q2 C, ^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
6 n9 }! Q% I" t! h) g4 S03-13-3-13Numpy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
03-2-3-2Anaconda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
+ L1 h& w: B0 H8 t6 C03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
/ S/ J; j7 e" W; b3 _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
- m, R" G6 \. I% }03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
. o* ^& t( R8 J+ l03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

9 `- k0 @/ g" h+ W5 d# e" q# ?04-1-4-1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
7 ~6 g% ?6 m2 A04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6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
  B6 m- m1 Y. \  A- x* Q$ F04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
' _5 y( z) X5 W( A# w- K
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
, B- b! ?; R- X3 v1 k9 q05-11-5-11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
: Q+ X8 M) l" p5 L1 r0 L( r6 j05-3-5-3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
0 g" f, \" U; N3 N
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