机器学习必修课：经典算法与Python实战

1 T1 z% n5 ?+ `0 X8 I* F/ O〖课程介绍〗
3 Z) t+ h% u( W/ C, Y6 r/ h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。
- F/ I( B0 c. q" t* B〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
5 F* T9 {0 a" Z- C2 Z
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
02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
& \; Q6 |: ^8 C5 a& J; i4 E0 Z7 |02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
# D& ?/ v: E3 r% B6 M
& M4 y" {1 Z7 r4 t& ^8 G03-1-3-1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
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
. u: \; E3 \0 O6 |03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
2 ^. ]7 f6 W- Q- @03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
: K  @6 c* e  }8 h03-5-3-5JupyterNotebook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
8 e% L( s# \) x9 R/ q4 y6 m& G& P$ l03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
4 e1 I* f% r( D03-8-3-8Numpy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

2 e' h8 U8 v" S+ o) {04-1-4-1本章总览.mp4
, p" H2 j3 ]1 S5 M04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
$ U/ Z) H) a7 V+ V4 d& K2 V5 e04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
+ i5 J8 ~5 P3 P# B' _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
04-7-4-7特征归一化.mp4
( o' _" H- d4 N3 g5 s04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

' E% |, I! a- w5 y- ]05-1-5-1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
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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