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。
2 Z1 D$ x0 ^2 v- k1 I〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

/ n! w$ b: |" ?) R. ^02-1-2-1本章总览.mp4
9 l6 y6 a7 z- [/ a6 o  p. a02-1-2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
1 y6 O4 ^3 l+ X6 P* o02-3-2-3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
- X# U/ V; b+ Q, V; s5 M9 |/ v3 D' S8 O
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
7 E: J$ p! l% w! J03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
  N% f2 W3 J+ \/ Y" R- n5 I0 n$ T03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
$ A+ s) `0 T- x3 s1 s03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
5 f* p0 ^2 s" J$ o03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
) I5 K& x+ c% y% h) }2 J03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
9 e6 w' `( W- b! D( G03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
4 d  u4 D: z  r( W6 A03-7-3-7Numpy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
0 p/ K8 z5 F1 v% y: O7 |. X. Z+ q  ]03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
& \9 v8 c- |# c9 P) e* y4 k
04-1-4-1本章总览.mp4
, w' G7 q6 L  P" B04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
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
- I0 z7 i8 D5 n  H% t( G04-7-4-7特征归一化.mp4
+ a2 D- D9 f* A+ D04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
/ k9 x0 C/ q; S- }' S04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
$ @  y4 x* D3 r: a9 @0 H- X05-10-5-10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
0 @7 w  s2 n7 S/ ?05-3-5-3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

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