机器学习必修课：经典算法与Python实战

. S0 f7 p8 S/ e7 p〖课程介绍〗
& B, I8 U/ z1 z% f- u- `/ P+ Y6 f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〗
1 C# X0 k3 t8 [6 T01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
6 ~& r% r6 J! c  ^: U3 v02-1-2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
; B3 N) l3 f8 j02-3-2-3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
; n5 ?0 _7 [/ e: X3 g7 Z03-1-3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
2 N; b* u6 D# e7 ]03-13-3-13Numpy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
7 K& Q7 ^5 N& B03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
" P- q& V' u( Z( Q- D( b- E03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
- B2 V4 Y) U( c4 O% j8 S03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
3 @3 c; O4 F- \+ n03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
# e) V' v2 f# K2 F: o03-7-3-7Numpy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

04-1-4-1本章总览.mp4
" L4 e# c9 R0 b  V7 ^04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
4 Z+ z4 D. j, |) t) z, S04-3-4-3KNN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
: R+ Q# H; H& t. S/ p04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
$ |8 n9 ?$ z8 I2 t3 E& i5 w04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
7 {" B3 I* M1 ^4 L7 t9 H$ r04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

: Z8 g* L  }" b' K5 Q; m6 T3 I05-1-5-1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
! ?" N' v" c( `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
  E1 v# @4 q: u1 p
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