机器学习必修课：经典算法与Python实战

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) `$ x" @3 f8 }$ b, h) g3 K) d* k* 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〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
) R( N  P% O. ?% }5 j, p* K. j02-1-2初识机器学习.mp4
7 L5 v( @# }6 j6 y6 \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
' c" M$ s4 Q+ g$ w. J3 g0 _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
) j4 R7 h3 C8 A: y5 S. l03-1-3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
' q! ?! g5 r5 ]03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
6 S; B# z. a4 ?7 z03-13-3-13Numpy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
4 U# n5 W$ J7 _03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
" ^. D& |8 A* X) p5 r03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
0 ?: I4 Q' J& G" c03-4-3-4JupyterNotebook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
3 y3 o) y' L; l  v03-7-3-7Numpy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
1 c! K2 \6 R+ J& Y- M0 u; D03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1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
9 W2 P/ j- a6 M9 e( U$ R. B04-5-4-5模型评价.mp4
. z. @# d( z' ]( i5 {04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
- t' R2 A1 A8 d& f8 x7 f7 w04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
7 C8 G" r6 a6 v/ u# b5 q. m6 m04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
5 t# _2 ]+ Y, R
1 M: z3 i% F; d# I05-1-5-1本章总览.mp4
  ]7 y+ B3 E6 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
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
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〖下载地址〗
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