机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
, I0 V: J1 R  w6 j8 f) v- \. a4 n5 s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〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
8 X6 W1 F% Y2 c0 g- R
  P' f4 Y( o& v- E3 e0 E/ o0 R02-1-2-1本章总览.mp4
& u/ I  W& m/ Z! h+ \; Y: C02-1-2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

) R/ O: s( S7 ]03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
$ _+ C& K- m+ |0 m03-1-3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
( j$ h9 l6 K* @) Z03-12-3-12Numpy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
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
) ?/ D  ?2 g+ t' A3 q5 L$ u03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
! F6 m0 Z1 y9 m; }6 W! t6 M03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
! b6 b$ ~( l; f% ^: m0 i03-6-3-6Numpy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
- X4 t0 Q6 W( }8 C0 g03-8-3-8Numpy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

) ]  a) ~' h  H+ h% E* W2 J. ]+ m2 O- b04-1-4-1本章总览.mp4
2 C) a% O$ O1 r5 i' |# O04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
+ y- i' r  |% Q/ y04-4-4-4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
. b7 X: x7 n5 _' {04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
) O. l. @* J9 Y" T0 e05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
% C0 X7 R& z7 r) _; O* ~0 M3 W05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
8 p: d$ c$ K+ H5 z05-2-5-2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
/ _" c- E& x1 K) x- @05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
8 P, p5 j6 ~# _/ H/ D
: T/ u6 t+ Y7 F5 k/ B$ M9 E〖下载地址〗

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