机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖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
, k( G$ r; w: _0 H* r) G, ?. ?. H
, X7 \1 D3 T. Z; F: W$ t  u, B4 v02-1-2-1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
4 a7 \- S5 J8 I6 S& \9 ~' Q$ ~02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
9 H& a) `8 e  v7 v! Y( ~7 [" }
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
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
# N3 Y* Y9 l& ]03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
: l- L  d& q: N& V03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
/ A8 F, Z  e  Z& X5 @) v$ J2 g03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
7 B: _6 s# Q* ~' O5 c03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
; h9 s9 f5 o. x. n+ K; V" G03-6-3-6Numpy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
* a6 r( c! Y8 f8 b$ I- b( k- T03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
9 Y3 E* o* a7 P
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
: }7 ~( D& D. B/ I9 j04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
8 R0 ]3 o. d( c, o' x/ x% }04-5-4-5模型评价.mp4
  ]' t2 [5 g0 s7 H. Q04-6-4-6超参数.mp4
  _; w" M7 ?" h3 y6 J1 N7 Z4 Z% {04-7-4-7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

* ?  A( A# u& E, c; W: U. q05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10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 q" v. }; k, h& S4 i05-3-5-3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
/ i& T) G$ Y# U5 X6 b
9 C  G; o1 u# _8 T0 L3 V〖下载地址〗

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