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。
〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
( Q4 }9 ^$ j4 |5 S02-1-2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
* Q9 x: @) l1 K/ Q: K02-3-2-3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
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
  X" N- B  A/ `, N03-1-3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
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
: t. G0 ^4 X8 b' n' e03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
- A2 u. w4 u3 ?03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
5 _+ d  s  m; n, _8 N; ?03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
6 h4 R7 x+ K% c( t03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
. ]4 E+ A# m0 P/ w/ j! Q03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
* i# c) h6 E) @1 ^/ Z) G. x! v% ^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 |- L) d* y2 X7 ?& |04-1-4-1本章总览.mp4
4 q0 F& Y0 M$ J4 ]/ g8 M! ^+ g04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
$ b" u* N, Y8 d1 C$ ]9 f04-3-4-3KNN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
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
, j) B  B: B) D7 n1 l7 B04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
0 T# T' D3 m* c3 }3 t6 D
$ I6 V; t5 Q$ g5 q& {& [+ Y1 K05-1-5-1本章总览.mp4
  N; B4 u5 K" G$ p+ m3 \3 J05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
6 M  k# U/ f6 q, M( O05-11-5-11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
: D% Z2 Y+ h2 D5 C/ e/ a7 G05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
. X) L0 t  h4 b' |
+ t- f3 E, H% d( `9 `/ J( b〖下载地址〗

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