机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖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。
3 f8 a/ ?+ h# p〖课程目录〗
+ i, Z+ o. o: f) i$ F7 |01-1-1课程内容和理念.mp4
6 j( ^1 s3 `2 I, i
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
- E( U, x/ G2 r$ p9 s: E) B5 h02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
2 w! j7 ^' G' L' u' l, {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
, w4 N2 T8 y" f) g4 p
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
8 f) c: h8 r# j* H# k03-10-3-10Numpy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
" P8 P7 Z$ P% ]* T% r03-13-3-13Numpy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
7 I( N$ s# K7 r7 T) O9 U03-2-3-2Anaconda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
) Y* i: }5 }5 L2 L! R, ~2 J9 [03-5-3-5JupyterNotebook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
4 ~0 h0 b! n( P$ a% M03-7-3-7Numpy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
* O  J9 J. w1 B. `( S5 |4 ~03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
9 g9 q. ^6 {& e7 o& n' r
" A3 I6 _, i- h3 r! p/ B; h8 M04-1-4-1本章总览.mp4
' M: k% y" k$ ~3 H/ S- ]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
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

, k2 [: ^5 V0 ]4 v+ \( F05-1-5-1本章总览.mp4
' ^  }, f! T. H7 K9 ?- R; m8 O05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
9 \+ d, P% c. x  l# r- G6 C: c05-11-5-11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
* N4 m$ B1 @" \- k* \# A/ \/ v05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
+ F' r) B" V  l6 w2 a9 V05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
: ]/ s+ ]3 k; ^+ O1 [) z
2 Q6 r: U3 E% [+ O5 o〖下载地址〗

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