机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖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〗
+ k; n" {/ a9 Y01-1-1课程内容和理念.mp4

# p6 B( R! j) _) Q8 s1 z- N5 c. t02-1-2-1本章总览.mp4
) ]& K0 _4 u0 @' v  b/ F02-1-2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
% L  M$ h9 j) @' o% M  a02-3-2-3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
7 l, L" r) V2 h- s1 q5 o$ N3 b$ h
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
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
! U. X1 F5 }9 ?* _5 i! z2 ], ~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
: ?) }4 `- h( a03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
& h: o2 i6 j0 v3 [03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
2 u" y) q5 k: k& v03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
' ?) e+ z, N" |4 ^. v' X03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
5 G0 v; F( O: |% r03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
$ a  p! K2 Q; s03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
( L# b1 ]: D$ R- |& H2 p03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
  ^! y9 L0 q% |& J. {2 ^, x04-3-4-3KNN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
( N" P0 V2 L, b' `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
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
8 w' s4 }' e* Z8 n
$ Q8 D5 _9 \9 Z1 {) P2 P05-1-5-1本章总览.mp4
0 {6 C. g% x* O05-10-5-10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
) J( y: j' d* k0 K2 g# {05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

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