机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖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

1 g  m# D: Y- T! n) A02-1-2-1本章总览.mp4
8 W- F8 ~& n+ e02-1-2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
) D8 L6 j9 A; P5 X) ]02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
- x) w) C. ~! B* ]/ n02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

9 ?& C2 L+ p+ i: l0 g03-1-3-1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
+ Y% t6 |9 u/ y4 e* ?) n03-10-3-10Numpy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
+ f0 a+ F" a9 G8 D' [03-12-3-12Numpy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
) R: B2 K& i7 j  J03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
2 x! |$ Z1 |+ z8 E03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
2 M0 a1 }! k: c, d03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
2 }- O3 S6 L7 K0 a% V03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
% j! \5 b5 D. W( w! U5 ]9 b, K7 s03-6-3-6Numpy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
& x* |1 n# X0 P; K2 T03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
) j8 Y% C' T4 m0 H: s03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

# ^0 N' K! j0 @( X( Q0 v04-1-4-1本章总览.mp4
7 ?* K4 W+ b* _3 h! E7 a4 q04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
1 u, U7 M7 V* U" N04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
% j0 E5 J4 m  W/ ^04-6-4-6超参数.mp4
% G% |6 t3 B2 x" m- o# ~04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
, L2 S3 O+ S: E( 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
+ o& z6 K7 m7 p6 |! g05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
# J7 w. W3 F. f7 F1 i/ G8 a05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
! E9 G" z* i' \) v% y3 v05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
- I* X; P7 ~6 q/ b& {5 @- ^05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

* ?2 U' x8 T* S- D) R〖下载地址〗

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