机器学习必修课：经典算法与Python实战

8 Q: i' m; A" T; L
$ m% l, m6 s4 d% l〖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。
〖课程目录〗
! O, J0 j8 k% Q6 X+ @01-1-1课程内容和理念.mp4
+ Y6 B. r8 H. Y/ H, b
02-1-2-1本章总览.mp4
' p8 {9 Y9 y, ]+ y. D3 W02-1-2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
4 [8 L; s, R0 I9 K02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
5 y9 }% h5 u: |& m02-4-2-4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

* o3 }6 _- |6 I. w2 Z4 u03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
8 U) W# o) Q; @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
2 l' N: Z9 P9 f) G& n# }03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
6 y& @; H8 o# ~3 Q" k: g03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
8 R; [1 V6 ]: 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
$ p  w5 u, t% x- [1 S03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
7 @' y5 g5 x* U0 k' H, y6 C03-5-3-5JupyterNotebook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
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

- ~8 O) ^2 Y8 W04-1-4-1本章总览.mp4
" [; Y: c* x6 P04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
5 z- X6 D/ v3 G) `7 B" U% ~9 Y  Z04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
0 M9 |: e8 C, c" B7 T04-6-4-6超参数.mp4
. |: P& a  `) @# Y' Y8 C# k04-7-4-7特征归一化.mp4
; f5 w' `( k4 u04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
0 O- C3 y/ e; K/ N/ g3 w- a04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
9 X" ?& @4 {  @! u4 @+ ]" f: f
05-1-5-1本章总览.mp4
( ?) C9 `6 s8 D) p$ d  s. i05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
4 S" p0 x, }1 o$ Z. M( M" T05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
" R0 E& X" P, N# ^4 q/ z' X05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
9 F  O& s3 O7 F5 U05-3-5-3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
0 [0 q& O4 V; W: H& @7 D0 \
〖下载地址〗
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