机器学习必修课：经典算法与Python实战

# C8 W( z, o7 S' _4 U〖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〗
" x9 m, H8 V2 E0 x- t& h01-1-1课程内容和理念.mp4
9 A9 T- a+ W  h$ d9 t( X
02-1-2-1本章总览.mp4
" i7 Y4 [: x+ ]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
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
" k1 s9 |5 u' C0 P03-10-3-10Numpy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
3 R2 b: @* l: E- y( O4 A' `03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
9 K) P5 W! e% O. K1 I: [+ P$ C$ o- |03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
: M  v3 H' }/ ^( s9 z03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
5 i' C$ ^: {4 x- y; ?, K3 G2 E03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
& i9 R! p$ U, z7 B* K# s4 i, x& L- F03-5-3-5JupyterNotebook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
03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
) e' Q1 {0 ?1 l0 W% O" a03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

+ T. X0 K! h) C, ]5 n9 A  z04-1-4-1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
04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
' T5 I$ \2 G5 u. m9 Y04-5-4-5模型评价.mp4
1 k/ V6 y; K( l  o+ U5 y04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
* x4 O9 e) d8 O7 p04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
( p6 n. E  k5 ~$ u% u0 f04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
. Y  }6 b" V3 H3 M; |5 U+ p
$ h  d# G. H/ m( D3 `5 l05-1-5-1本章总览.mp4
8 g$ J) n1 N4 T9 o2 y" u, {05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
3 N6 k- `: F5 u: `* P05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
7 X& j; ]- |, u4 n  d9 E05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
( ]- I& L5 |8 T5 S& G5 l05-3-5-3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
5 v; n% Z1 d- M' N5 M0 b6 H$ g$ F
" x- b0 B+ R% f) O! u〖下载地址〗
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