机器学习必修课：经典算法与Python实战

9 G& V+ `/ Z2 e〖课程介绍〗
; N9 A$ ?2 v  K* y, E3 R$ @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。
6 d6 P# B9 P6 ~2 o- `4 P% d〖课程目录〗
4 b$ t: s2 H4 D1 t7 V01-1-1课程内容和理念.mp4

2 g: }; w$ V+ e3 i$ `  K2 P$ D02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
$ z3 P8 p3 i6 K% K3 ~- r02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
2 {9 U6 D: {* x0 g5 B% ?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
& C1 d% Q6 Q  j. F02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
- `- o% h5 r8 h. ]  {
% \% `0 m$ j2 c/ u03-1-3-1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
9 m, m3 _1 m1 P9 D9 n03-12-3-12Numpy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
- D4 V6 t0 R/ m8 f03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
/ ]" {$ A4 X& J' F2 F" Z3 V03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
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
03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
. j( D5 e0 O# a; ^9 H03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
0 t6 R8 a2 C- Y7 m8 {03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
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7 D7 q7 c: F! V* N7 Z2 O04-1-4-1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
  ]; d% A& @2 X3 o$ b6 b04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
7 j& p4 a* c; d4 [; y# O0 r04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
0 H. i" s# u' ~% M- n4 s04-7-4-7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
7 J/ v8 V4 D$ j7 F
05-1-5-1本章总览.mp4
4 L  |7 k) l( D% t4 ]' B05-10-5-10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
4 X9 u' `0 \; @* m9 ?$ _; f05-2-5-2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
& Y- M. X: m4 G) x+ F# D" W, u* F, n05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

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