机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
: r6 n, T' v$ P, g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。
: n8 Q$ t; a, y, H8 N〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

1 D* c3 Y2 I8 T6 M' ?8 r02-1-2-1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
, u" W- l/ W( C' R02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
/ t5 v7 o, Y5 O  \02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
' q" {- {& ~! c6 J' Z02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
1 a. s% t( T0 ]2 B8 R1 Q1 a- K
4 @1 F# F% ^  u2 @; [7 Q7 p/ \03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
0 B; a7 \5 m# B/ J) T8 g03-1-3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
" s1 f2 c( y* C$ f3 ]: n8 }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
! n- K, {& y5 d1 e1 y03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
. _/ W& m; L+ q03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
* ^7 G" Z8 x: Q2 o1 j& v$ ?8 T03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
: s8 }& D8 h2 _0 t03-8-3-8Numpy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

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
  H1 Q+ [+ p7 I; V, B" U! F, i04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
- M# G8 F* G/ ?) M: ?9 O04-7-4-7特征归一化.mp4
* y& i+ e6 v2 m04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
! @: y1 X- [2 q! I; v' c04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
0 b: c, E9 ]0 w! j
05-1-5-1本章总览.mp4
% i! }$ a# f" \: A% E  U4 T; Y05-10-5-10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
% A3 _8 k1 [( m05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
) o1 X% u2 x7 `9 C$ n) r3 T, \! ^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
& H& j, `/ J) n% V, n9 g! q2 j; {
( M- s8 y6 a: T* A) Q" r5 `* ~〖下载地址〗
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