机器学习必修课：经典算法与Python实战

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  h& l; _* H5 W1 u& M+ E〖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。
% f8 ^; B4 P+ B  u〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

% }; w( A+ R$ g02-1-2-1本章总览.mp4
4 @3 f3 }6 G; z9 V- p% o/ g- l& O02-1-2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
02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
+ I- X1 a; D# N+ C! U/ N02-5-2-5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
0 D# v+ D3 G/ S: C: [* q03-10-3-10Numpy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
1 f7 {1 v4 \9 W2 V1 H, K4 v6 a1 k03-12-3-12Numpy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
7 m# ?9 r$ L5 y0 }7 v/ S03-14-3-14Matplotlib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
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
2 w4 a, e2 r1 _6 T  J03-5-3-5JupyterNotebook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
2 P+ U) w, y' s7 q& k/ A) ]03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
6 u. s( ^+ `( l) L+ o4 c. u+ m. `03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

* `) g- X: I. m  f6 {04-1-4-1本章总览.mp4
7 N8 X2 K* M8 O  Y04-2-4-2KNN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
' O' a$ W  w3 i( W1 n5 o! Z3 G8 r04-6-4-6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
7 h( @5 q- C& D# V3 h04-9-4-9KNN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
/ Y* z, }4 c8 r, C5 u) I8 g3 Y( X! q05-2-5-2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
9 @4 C7 h, r( W/ H' m; [+ g! c05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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〖下载地址〗
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