机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
- V4 }& w- L. n) g2 \1 n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。
$ o# z+ p9 {. h. S〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

% n* ~: p. \8 \0 s" O" A02-1-2-1本章总览.mp4
4 j- U* `" S- m. ^& x/ `3 s02-1-2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
02-5-2-5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
03-1-3课程使用的技术栈.mp4
( x: m1 Q0 s0 Z( `03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
. [0 {5 q6 w: l03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
; X& G' B+ Q3 i; w" b7 H# ?9 D+ T03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
+ W, x3 q" p$ S2 T: ?1 R03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
7 N  Y8 G) g8 _% W+ a3 |4 y03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
5 y* j0 D5 [$ ^" \03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
# {, z! e! ]$ a% U03-3-3-3Anaconda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
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
; x8 ~/ e3 K% ~03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
7 R9 R" r, e( k2 g3 I" P/ I03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1本章总览.mp4
" M1 ?9 J$ k  `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
8 ?7 S7 d, R$ ]04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
$ _3 h' \" \! g- B6 ]$ J04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

" M* t* u/ c) ?' P% v5 l- k05-1-5-1本章总览.mp4
+ F( j8 c# [5 X0 H05-10-5-10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
4 L* N0 p( y, E6 y: y05-2-5-2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
* w, E+ s! H4 `: w$ s& @05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
: H$ C0 S- u6 m
, i8 y, S- C) q1 ]  Z〖下载地址〗

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