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。
5 [3 \7 G: q* T4 M0 b  X$ G〖课程目录〗
  L0 Y- C/ t, f, \$ n( K8 d01-1-1课程内容和理念.mp4

  {5 ], s3 s: }, @) ?! ], a02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
& m8 x( Y  h/ i$ `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
( N" t0 i9 K- R! [8 K/ N7 Y02-5-2-5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
( J( X# K9 ?( O4 ?  p9 I& E* O/ ~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
) q+ S/ v; }+ p5 p  R03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
2 \% Q! k; d5 d03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
) B" L: c# x7 m1 @- b: D03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
: v. p/ u6 t% d. V/ `( U( y2 T03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
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
! J- Q( x4 Y" z1 \1 n6 `' J6 {03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
" I$ c7 L2 G1 I9 {5 _3 s* q# G# R+ |03-8-3-8Numpy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
: j& h" u- D0 x
( g% y( @5 q& u4 L* G( A04-1-4-1本章总览.mp4
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
; U/ ]# o4 c) H$ [  W5 L; O# I9 `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
: C: {" h( F: ~0 t/ ?$ {+ n2 D- K0 [6 r
: d( z1 |2 O4 k, {/ M2 i# f2 ]* A05-1-5-1本章总览.mp4
* K1 P* g# w2 }( T; q05-10-5-10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
0 n8 ], x5 x4 Y/ X. \4 S; }05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

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