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。
' T5 J# |9 k2 j9 m2 j* i% Z, k〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
) `# I" A+ D- z
) j7 K' L  |3 T/ a. r02-1-2-1本章总览.mp4
% ]' P- n1 }( H1 s5 K3 G7 W4 p5 A02-1-2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
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
- k- ~( c% J: ]5 b03-1-3课程使用的技术栈.mp4
" L7 ]3 T1 p" @0 u03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
* h7 m( h/ s) _2 b, o03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
5 g' Q5 E, x* {' A03-12-3-12Numpy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
4 h9 p$ h* x) M$ T9 y03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
% w0 D" C8 j! {" w03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
1 U4 ^  j3 |+ b9 A) {03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook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
# J- v) S* S: Z. Y0 z- g9 L, a9 F03-7-3-7Numpy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
3 W1 [% u  K! x* c03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

1 w$ r  |( m, G% y0 S& L+ \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
$ I8 m+ u! D, o* [1 v: \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
" H9 n( `' _2 R7 G; C  z* p04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
) `6 O+ s0 S/ @3 h! v  G) p  @04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
& n2 i, b3 f3 |" c5 w
& C8 ~% A4 y7 z$ |05-1-5-1本章总览.mp4
0 j" u! p8 x' w0 }05-10-5-10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
05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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( Z/ @" W1 Z$ z# ?5 Q$ F〖下载地址〗
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