机器学习必修课：经典算法与Python实战

$ }% ~9 j5 k& b9 R4 p〖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〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
% R: v: n- F" h$ C7 P5 K
02-1-2-1本章总览.mp4
9 x8 E# J: j- w$ |02-1-2初识机器学习.mp4
  T$ m% ]: S2 D0 A. e02-2-2-2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
1 l! B; o2 B( X8 R4 h02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
. y  z* k4 s, o+ C
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
( I0 Z; E/ B+ u. p/ A' _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
! I' c+ ^8 g1 Z+ R03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
7 _3 w( X1 U/ ~# H03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
* H1 V! r- o9 e/ ^# W& x03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
9 q8 M! G+ |4 o# j# k+ j03-6-3-6Numpy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
03-8-3-8Numpy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
# o! B* `- ^+ r0 W( x" O
04-1-4-1本章总览.mp4
* i" x4 Q4 @4 d, r9 f04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
0 P. }3 C* g) C* A  w2 Z04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
$ ?1 L: E+ m' k; L: a% U04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
# z6 ~3 _" G6 g( J' q1 Y" V! T04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
- M6 o% y6 I2 Y3 q04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
+ k8 N- G0 t  {- U4 Y04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
  `, e( }9 Z3 ~8 \05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
4 I8 h, d, F% [8 |% }05-11-5-11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
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

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