机器学习必修课：经典算法与Python实战

" ~. X6 L( p6 r: i. y* y, g6 |: g3 |〖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。
, n) `( \# W) }8 c6 ]$ y/ }〖课程目录〗
01-1-1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
! u4 s, `! X  A3 r02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
* t3 K8 z4 U& A" \" Z02-3-2-3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
: \$ A9 [6 D5 I1 M, ?' U
4 ~2 C" s# N; h4 Q03-1-3-1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
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
. C) f: p" t' z03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
9 m6 b- u/ _. z5 c& B9 a7 P03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
5 \5 F/ I9 \: y1 Q* a  Q" Q" V' j03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
3 z, f. Y% [$ e- @  t9 g. v03-6-3-6Numpy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
5 ]6 T0 U2 H/ a) y) k: |2 _03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
2 ?& k( b  W1 X03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1本章总览.mp4
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
) A* r8 @8 S1 C  B9 S# N0 o04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
- j! P' _. K* [; b% g04-5-4-5模型评价.mp4
" A/ m: O7 ]* f$ U" A* r$ R" _04-6-4-6超参数.mp4
9 j- v4 A( v' s+ z04-7-4-7特征归一化.mp4
. `( P8 v. C& V: R04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
8 d1 U4 T8 A- d0 v9 k" s
05-1-5-1本章总览.mp4
; U4 A, }2 |: i% H$ j: }05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
+ }7 L; B% h: q4 e2 |- h05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
! y# x5 _) l: S+ o9 h* r05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
7 r) q! x- M4 Y; A/ s05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
2 V3 q0 D& `- l$ U  C4 z05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
! K" V. n( M) n& u/ y- s6 F  f
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