机器学习必修课：经典算法与Python实战

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: Z6 _5 G7 G, d. T〖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。
! ?1 D7 }. f0 R9 ?; T" t2 @; T〖课程目录〗
  i8 a# q2 T3 b( S01-1-1课程内容和理念.mp4
( H0 f4 A+ ^* @0 D2 R2 R
0 [/ Y5 T4 [7 X& m9 I, ]/ O5 v02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
, l$ H' Y; b) R4 n2 E+ V02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
% ~% W( x: `' u" m02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
# u. r( ]) S9 x, Y1 t02-4-2-4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

: Q3 U2 J9 `: p+ ^  Z- G6 ~- 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
/ h' m) `7 z6 y& q2 w03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
9 W. y" F, k% \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
& ~5 c$ |: S/ l  I- b03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
, g$ z& H, \$ M( v' {03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
2 P2 N; ?# V9 d$ m7 R. U# v03-5-3-5JupyterNotebook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
' Y8 G* \8 h7 v* T$ d! w03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
5 ~9 y/ f$ ~5 H" ~' U6 U03-8-3-8Numpy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
: @$ g. e* J# c! l# t8 z
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
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
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

! Z/ L# w& o. b! d+ S( V; ^05-1-5-1本章总览.mp4
2 X. J% K' v3 u/ V05-10-5-10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
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
2 A$ h: M/ S) B: A. O- I05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
9 d6 Q3 N1 \6 d  [+ V05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
4 \) I: s1 l. @- i. A" O
+ \  U. n/ v! a/ Y〖下载地址〗

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