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。
; L. G' `# I; o4 O7 A1 q〖课程目录〗
" Y2 b/ R! c" S2 M01-1-1课程内容和理念.mp4
7 O1 m" F. K& a" ~1 B, ~
02-1-2-1本章总览.mp4
" x: ?# j. j! e  N, {02-1-2初识机器学习.mp4
. Y  E& B6 r( `0 a# L02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
9 S. M) s0 D1 s; i/ e02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
. ]$ q) t1 M9 Z% u02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
" b$ z, S# ~/ n: S02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
% f+ F. Q1 V/ M+ C* u
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
% c' M1 a  W; c$ o03-1-3课程使用的技术栈.mp4
/ j% Z! D3 ~! K1 L5 S3 w3 `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
03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
6 j5 Z! P3 {& y& W* [; w03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
* [% d3 g4 |; E: ^03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
( V5 C& Y$ n6 U6 r4 t9 t8 b" g4 c, u03-5-3-5JupyterNotebook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
  ?1 ~5 _* l- r, T( V% {03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
& o/ @7 |0 N" J2 U# \5 I( D03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
( q. b3 v' c1 ]. e1 V9 e$ ^03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
4 I' |- f5 ?6 Q5 y+ u2 u# K# o
: d4 X' n* v. a) x. u04-1-4-1本章总览.mp4
1 e% Z: H7 z4 Z4 k+ I0 e! F% n04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
* A* P- V' J. s" }* ?04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
) X- T- n" v: T$ s* q) S, p04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
4 a; f) t/ N' I7 C1 I2 {04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
) d' m+ M  x1 J" s. Z" `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
; j/ {8 l) H0 `$ @/ R: k- o( c8 |05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
/ j1 {: z  l' a) `4 I: O05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
0 |, k2 n  G2 }0 p. V+ w# z05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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! c- z7 x# k" o, w, p〖下载地址〗
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