机器学习必修课：经典算法与Python实战

% ?: t6 P4 u  V# ^〖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。
7 ^( t5 a: t" m" @" N6 _3 [! r〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2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
* S! l* d, ]  ]02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
6 Z: M( B3 T; `* |, N% q$ q02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
$ ]* G  J- f& `3 U
* Q8 I7 x4 O  I2 _/ p03-1-3-1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
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
; D' }; w8 p4 F03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
6 g! d! u( h" f03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
% ~5 y2 q7 `6 C6 `, V03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
/ r! X3 c7 d1 J- W, n03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
- Y, c: ]7 t0 c03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
2 J1 ?. V4 w* F0 m* A* B03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
( W/ r1 X- _; L  B- R. a03-6-3-6Numpy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

04-1-4-1本章总览.mp4
2 N  @' u* W3 b$ l8 n) D1 f% h04-2-4-2KNN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
' k7 e2 H# g/ A" `* ?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
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
3 N4 j4 k: D2 K% r* ~
9 ]4 I  ]6 S- j05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
- c$ A, q. d$ d+ b05-11-5-11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
9 z  E/ l! b7 Z' b+ ?) o2 J; Y05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
  ~' X* N, p. W7 _4 _& ]  s05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
  ]7 w3 V) L, y$ M' n
  g$ u4 d" H- P) l1 h〖下载地址〗

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