机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
3 M. [6 i4 p8 f9 K0 a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, ^3 F  C8 o0 v8 ~2 D9 ?〖课程目录〗
0 C& I# o- U/ h$ y' B& Y01-1-1课程内容和理念.mp4
- q: X7 w9 C2 u% F4 u
6 x4 J9 z, P1 y02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
2 z& g- w( U: n( T9 C02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
" |- J5 u6 m# |02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
- z/ K! `! |" V+ G) K02-4-2-4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

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
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
0 c, P. ~. y' L+ `! Y03-12-3-12Numpy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
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
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
6 L! B2 n3 _! b7 `2 G+ a03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
  E+ R7 T( i- L  h  M6 b03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
03-7-3-7Numpy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
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
" X7 L1 T# h) j" T& E( t
# V  c$ l3 d6 s. S2 m04-1-4-1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
3 h8 e! W9 U/ a0 s04-6-4-6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

9 M0 J! ?5 o5 Z  q- {" J& ^05-1-5-1本章总览.mp4
( S6 g" G$ w1 d% k05-10-5-10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
0 L* \& x( k8 L; O0 ~! c05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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〖下载地址〗
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