机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖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。
% [& l) u4 ~" {5 R! O* }# K6 s: m0 n) h〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

& u8 v2 r9 ]' I# C4 A02-1-2-1本章总览.mp4
, z. {- N% }* R02-1-2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
0 T: y6 q1 X5 x! [02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

, ~0 k- N, [. H0 x# f7 k$ k03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
% ?7 G. C! m2 N: R03-1-3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
) O" ?, h! F. o6 b2 {" C03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
  P& R+ F+ V/ N9 G  u03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
" j3 \9 G3 }5 d( e$ X03-13-3-13Numpy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
- p9 @/ z: d; |, P0 N% ]6 Z03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
3 B# n: e7 E- G/ `1 \) j7 l7 ?03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
1 C- H' [6 W( x7 r2 E1 q) i03-5-3-5JupyterNotebook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
8 v( m0 G& L; {" h: q% E1 S03-9-3-9Numpy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
6 ^* P* Z. W. L2 J3 y# {$ ~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
04-6-4-6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
1 n' N$ [6 M2 O! R8 m04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

' z3 P3 z+ L" N/ A9 U, w05-1-5-1本章总览.mp4
0 H6 b: K9 C- j05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
4 M& I( m% p% t9 J4 [7 Q05-11-5-11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
# y8 C6 o2 Y5 ?4 k$ j# s05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

7 c- V' `2 ]- n2 H. V( \. [〖下载地址〗
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