机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
- U7 x9 k# n5 M4 l' N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〗
; r% y8 j5 {) u01-1-1课程内容和理念.mp4
# \! l* X/ r% U: G+ @6 N& [
02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
$ [% B) f6 o7 l; _* }  Z2 B02-2-2-2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
6 T: c! j- v/ L, G9 o02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
! u4 q; g  x  v6 Y. D02-5-2-5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
" k  }( k9 U' x3 o8 c5 F$ e3 t  |03-1-3课程使用的技术栈.mp4
5 U1 K  V3 @0 f: V8 ?$ `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 M8 @" ]) }* B: f2 [8 s03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
2 g2 `: n* H2 K3 b03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
/ P7 e) G) t: i# b03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
' T9 n% A  g2 O9 T: r2 z9 I! \03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
4 Q( M! t" Y4 R& X03-3-3-3Anaconda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
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
) _0 D; O& {$ _
04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
; E' r% Q8 y1 e( @( w04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
2 @' }* C3 F* h- {2 _0 G" ?6 s04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
8 R# Z5 ?" Y. Y04-6-4-6超参数.mp4
: b- [# t8 y. \6 f- z0 D04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
# ^5 f. r& A" n  T) `+ t04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
. L  Q% V4 H: ~* N1 S" \6 T
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
. D- W' a% ]; n) ]) K4 k, V05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
3 W( n! {% h9 E3 Q* c& k9 D05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
) ~# Q3 b, Q1 W6 L$ ^05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

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