机器学习必修课：经典算法与Python实战

2 G. W+ F0 v  q: w. S% ]- ]〖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。
; J  f8 ~$ Q4 T4 d) R- C/ [- h  B4 C; e〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
% f& U# ?' q% ?8 t- n4 t8 r! `5 E+ H
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
: w9 W' v; G8 Z9 U' \5 r( U8 w02-3-2-3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
7 _6 ]( u; K: ]% a" q5 M02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
0 D! o# U/ S/ ~+ M6 R9 R; X+ J03-1-3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
: w. z" g; `7 ~6 h03-12-3-12Numpy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
3 M  y3 R3 [& [9 s" @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
. |1 o8 u. E( w2 n! }03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
+ r9 I5 U& r9 d: u. D/ s9 A4 O03-6-3-6Numpy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
5 R% q5 @4 ?: ], z, n
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/ f$ f- S5 d) }5 V% b04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
9 Z5 w# ?% {+ @# U. d* e# n, f04-6-4-6超参数.mp4
4 |: l8 m+ N$ k: V( p3 Y04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
/ ]& ?6 U' q( {8 ^* i; G05-10-5-10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
6 y  h9 w$ |5 V+ S- C5 m: L05-3-5-3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

〖下载地址〗
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