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〗
; X$ P/ j- e. z( s01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
% c+ x2 ^: s: K  W  d" t02-1-2初识机器学习.mp4
6 N& H  r8 m9 e' o8 t4 V$ ]02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
' t$ ^  T# j5 N; y$ \, F7 F02-3-2-3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 V0 O/ C& }! E; L4 @5 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
, X8 q9 c% `! {! ?) g03-1-3课程使用的技术栈.mp4
) s$ u: d- N  X. `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
# j- o3 x: s, M! W) z03-13-3-13Numpy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
; o4 g4 u& }9 u& |) n3 r2 y0 b$ _03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
0 p( `$ ^# `# \9 R5 ~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
# o! h; ~1 `: i" W/ Z, o' t03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
6 v0 |1 M  {( |- t1 E7 |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
( H- `9 a4 s" l. N  j9 v
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
6 B: U% C) O7 u1 q) J1 U2 D04-4-4-4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
! Q3 b2 w: G0 c2 W( W04-7-4-7特征归一化.mp4
/ ^1 W- E  ]# _1 t04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
6 k' b; k& V8 k: B04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
% ~' X5 f6 w2 |2 r% S
05-1-5-1本章总览.mp4
5 c, e4 i" M. r* s05-10-5-10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
05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
) i; Y% a' H4 V( ^05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
' R2 X% ?- H( ?- _& v
9 b2 {0 Y% W$ |〖下载地址〗
- C6 g* S$ Q6 C: v& M

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