机器学习必修课：经典算法与Python实战

0 N% A+ [- f4 W〖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。
8 j4 y; d" V6 s〖课程目录〗
) ^! a# c0 v8 g6 _01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
3 t* c- B: \* D02-1-2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

; A# S( _  f4 w. u4 g4 `5 _! w' {03-1-3-1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
( O- W; Q! k) N0 F1 G03-10-3-10Numpy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
  j+ R9 A3 ~- H$ j3 D03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
# K5 x6 M; f& W) _5 ?% p  h03-13-3-13Numpy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
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
4 L  Y# \0 u' |0 i03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
. y$ A) F* T+ t3 N3 z03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
/ k2 ]* a+ E" [/ S7 |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
1 h/ w) n; d1 U0 G0 Y, E' `$ {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

1 m, t# u- u6 k8 V04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
4 K4 a- K1 \% f$ y7 O04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
$ N4 B' F/ Y. G$ m0 H& _04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
& V9 S+ f+ |+ b" C5 V4 h: Y04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
$ _, G  H# G! P4 {# G' {. X" M* `$ [04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
+ I- I" Q7 W1 o; C7 y5 t! L2 I04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
2 h+ A7 x" f7 l7 O+ H* d
05-1-5-1本章总览.mp4
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
/ c2 @) {! ?; V9 I) [# V, a: x05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
8 j1 S& A" k1 A05-3-5-3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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