机器学习必修课：经典算法与Python实战

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# @3 W. N! k7 k! x/ q# Z' G+ C〖课程介绍〗
; v$ D% ]! L  x3 I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。
* X8 F+ o( E  Z- \〖课程目录〗
4 C+ E! I5 L; p- z- e+ B. d4 i8 d01-1-1课程内容和理念.mp4
* v- {1 u; p; i, X' h, V
02-1-2-1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
( u% q0 G& Z. ]3 _9 N8 [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
) K1 s6 [, E" H
+ L# b4 T. k0 t. {7 {03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
% b+ {" b; B6 l, I0 p2 T& R( t03-1-3课程使用的技术栈.mp4
- A. }" @2 y" I+ A$ d4 `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
5 h9 I# T# O& S: v03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
! K7 [6 x: L/ S# R1 U8 n03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
7 a9 L* g" z" W* _03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
; q: l/ Q9 h3 z2 w( X5 }& t. ^2 e03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
4 r+ W0 G; Y) R03-3-3-3Anaconda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
2 T8 m& r: i# ^" d( J* \+ T: W, h03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
- [1 C9 K: b( y; [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
1 P  h% P5 O5 q, u" G03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

( v. e3 G. M5 {/ n3 ]: J9 y04-1-4-1本章总览.mp4
& ^4 t2 T( q- H1 s04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
/ ~' X: m# T; [, }2 o04-3-4-3KNN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
0 @8 O/ \+ w! G( h3 r1 U04-5-4-5模型评价.mp4
" I* |8 j" M9 V' i- r04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
9 S' u" r/ T. v2 l& |, Z04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
: Y- j0 _2 w' _+ F
9 G" o8 K6 [# ]& b( F05-1-5-1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
; w; |( C. \2 [, I05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
6 ~3 f' Y" K, s5 [0 T05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
: p" a% n$ Y8 k# [, ?' F" W05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

; ~+ d( m( C  N$ j: ?〖下载地址〗
6 n$ \0 \3 h# I/ A; i. ?' L- _

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