机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
5 _9 O6 D& e- b2 o+ F' H3 N8 b4 O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。
' v& k6 L, Y6 O- N; R, N/ D! s〖课程目录〗
' A+ y! W7 a" |8 P! Y  S( |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
02-2-2-2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
, Y4 a3 e7 m4 }, X$ q02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

2 T7 y4 R0 N2 e- n" r03-1-3-1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
* ~- A) ]/ |4 p' [1 I- V03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
! F$ J5 O1 z2 a! F' ^# v* I5 n03-13-3-13Numpy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
9 w. `# c! j: q1 ^/ B4 b- {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 }" f- r" [! h) x03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
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
( e% n" B+ U+ }/ \' X03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
. R" w2 o+ D* K2 e# P! K7 f03-9-3-9Numpy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
: {7 k  ?& p3 j% l$ Y' L04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
/ y+ ?6 q: ?9 }/ g04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
5 C9 h2 k# |- k1 }04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
* [" y# D5 U4 P5 ~* a9 z/ u04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
9 V! ^, ^7 R% ^) S  g* k/ B04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
$ ]& r3 k( q2 C, f! ]2 u( {7 c* F
05-1-5-1本章总览.mp4
& y1 o+ a" I/ Z+ [7 m" ^- J& f; d05-10-5-10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
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
& `& j* M, C! s7 O4 n! ?7 Y  H05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
: \% r  Y( Y0 S" I. Y+ G4 ]/ f: W05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

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