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。
; W! t/ e  Q, U) J% T〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
3 x0 [  d1 W8 j" j02-1-2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
2 n" ~: j5 B$ J5 Y! ?6 j7 S02-4-2-4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
  ~$ A& U- r1 T
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
& H7 d9 i- l2 @. G03-1-3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
03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
! L$ F! P8 I4 M4 C4 e03-13-3-13Numpy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
9 [; X) B$ ^( F: f$ x03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
( W' v; m+ @4 M2 b$ Z9 O9 z& f03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
5 j, O5 x3 M/ i7 n" r; O03-5-3-5JupyterNotebook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
! B. H9 V! Y/ ^$ N03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
7 Q# g& D$ c' Z03-8-3-8Numpy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
  _* o% Y- _$ t+ a4 |1 P
04-1-4-1本章总览.mp4
' P) _/ K2 @& D  m0 _04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
- _0 ?1 b$ L$ s* c/ x5 G% D04-3-4-3KNN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
: V% Q3 h, ~$ J/ h; Z$ n3 O) t: S04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
% N# H6 P* Y8 j' R, N. j04-8-4-8KNN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
05-10-5-10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
' K! l& \: t' B+ T05-2-5-2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
( F$ ?$ Q4 s3 y9 `4 o5 q05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

4 ~* g8 }; C" L4 `〖下载地址〗
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