机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
# {1 W& R/ y: u2 L7 v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。
: g* A* ~5 b3 B& Y" @) Y〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
/ @7 G2 ~7 D' p1 v3 b' r
02-1-2-1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
02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
. i4 V5 O. a5 R1 {/ J02-5-2-5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
; V* h# o3 [$ y1 c* ~) `& D. G03-1-3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
  X6 w; `, h) k# Y; `" W5 t5 b9 p03-12-3-12Numpy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
) J4 s1 P2 t4 T% y1 k( \03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
' s0 z! g  X; [" s! o' {9 G03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
& v, e- b- r) t- z03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
2 I* m% b4 e% V3 E) T3 a; T03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
7 C1 i6 P/ C: J% H03-6-3-6Numpy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
  Q' ]' G# H  q03-8-3-8Numpy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
9 _8 x/ G! k+ D5 l* m0 k. p
0 g9 \: K+ {$ @# j$ Z* [% y3 F04-1-4-1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
9 C4 I6 ]% |' @% p- V04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
+ X7 V7 I' [' i  K04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
. D% _+ v, ^2 C* q  v7 a7 d04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

& ^3 H. [: F6 J( y+ j05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
) I. R1 P$ n; Q1 o6 [' C7 V! w05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
; q) X! Z# Q. ^+ @/ i; u3 d! C05-2-5-2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
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
3 T, d# v( T* U& @$ S/ U1 D
- J0 |: \) t; e! Y& U2 y% Q〖下载地址〗
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