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。
, G' |( Q2 H0 r% {* Z; l〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
2 `7 m4 \! s; a+ e$ Q& M
02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
, U, J& u8 w# z, p# s& l" I02-2-2-2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
  @1 s' s/ {! \0 @1 i! }% N02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
, k6 F& @6 s( e. B" C1 p) \0 i02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

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
( U7 ^) \: v! Q8 b03-10-3-10Numpy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
) R' C. C. ^0 ~6 r$ D+ a1 ~. x6 \6 Z03-13-3-13Numpy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
  [7 B$ {2 [$ C: J( J03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
' M6 t. N5 e0 Q) s' A2 Y1 T03-5-3-5JupyterNotebook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
, S# j  w+ M. [+ X03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
4 U  y0 ^1 P1 C2 c9 h03-8-3-8Numpy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 z7 p$ k8 {# g04-1-4-1本章总览.mp4
# c7 H% _* @6 b2 O; H04-2-4-2KNN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
( {5 R& B; T/ g. ]04-5-4-5模型评价.mp4
7 B' N8 {# {5 u04-6-4-6超参数.mp4
$ J+ g( C+ B! M! t2 }8 D04-7-4-7特征归一化.mp4
6 I6 Q5 b% |& o: W0 Q04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
+ ?6 W! M  S, @3 }+ a
05-1-5-1本章总览.mp4
3 L4 I$ T: Y( U; F) ~8 p2 X! m05-10-5-10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
2 h& _- |1 z( s4 }- |05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

; f. I9 ^& u+ P7 m4 v5 M〖下载地址〗
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