机器学习必修课：经典算法与Python实战

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( B; F7 l& x$ X4 B〖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〗
/ X3 k! b1 D! n- e  X) \2 x- M01-1-1课程内容和理念.mp4
1 t6 C8 f$ }( ?9 e
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
  f/ X, _, C2 ~7 d8 G+ y02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
" n8 ]3 _3 v4 L* E02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
8 ~/ k% u1 `% h* D02-5-2-5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
' l  i. a5 ~: @& Y  ?03-1-3课程使用的技术栈.mp4
. X$ c. Z  f" `) N) Q3 ~, w' X03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
2 y8 t+ t+ }' b9 f0 p% u03-11-3-11Numpy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
) r3 n: k2 b% r- B+ i3 B' 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
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
" m2 C4 M# }( l; z6 {- w5 @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
( z% Q$ T: k! d+ @0 D04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
* c: z9 n7 S+ o; i( D04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
5 {( y6 `; A1 n' B: O" \# s9 e04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
: v$ O/ d( H6 Y7 t6 p+ X& B; ]0 t04-5-4-5模型评价.mp4
& x; t! N8 v5 W, I04-6-4-6超参数.mp4
* |" ]9 g$ y' p( N# |; k! a04-7-4-7特征归一化.mp4
$ g- g% B: F. \7 D2 b04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
0 c0 X6 K) x# S2 v- k05-10-5-10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
1 |2 P3 g  y# j" Q+ J$ {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
2 N6 d; y- I2 o05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

3 g: E7 y, u% T8 j( L) q6 K〖下载地址〗

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