机器学习必修课：经典算法与Python实战

! T  r3 p% y$ Z, q7 L〖课程介绍〗
9 c' }- t3 ?% I$ @' F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。
* v5 d- [! R" O; a( S6 F. I〖课程目录〗
+ i* G  @7 K0 f) F/ f01-1-1课程内容和理念.mp4
" |" w+ M4 H7 v
' y4 f, M7 R5 E- F0 D7 U/ v02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2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
0 g) W- ?! n2 _( l3 w) T# }02-4-2-4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

/ {. }% W$ @- j9 ~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
7 B; J) n* _; f' J6 E03-10-3-10Numpy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
- l; i$ ^' H3 k" L0 P( }; j! _9 T03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
4 d8 d6 ]& W2 a3 q, I) L03-13-3-13Numpy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
& J, O  j# W7 M# v' R' W03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook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
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
8 l4 e9 u) w2 u7 D% o03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
6 g  u# N# E2 D! y7 d9 H
8 `3 ~2 G9 F) C. {. ?) s04-1-4-1本章总览.mp4
7 G& G7 g! w, _! p7 a04-2-4-2KNN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
/ g9 c5 {, y& B" u5 S04-5-4-5模型评价.mp4
, g' A: G' E( V04-6-4-6超参数.mp4
: G$ T$ x4 p. ^+ x04-7-4-7特征归一化.mp4
& q* }  \$ ]/ E* D! c6 o7 p3 E04-8-4-8KNN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
2 o0 z3 O+ Y$ ]: _  Q% k% W' V/ p05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
; A+ B- s! g* u1 ~! _( H05-3-5-3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
2 Y7 T7 E$ K) R- s$ O
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