机器学习必修课：经典算法与Python实战

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( H4 _4 l% g: w. i5 T9 L" F4 o# 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。
7 }8 F6 h/ q' X. M9 O〖课程目录〗
7 ?7 ^  S8 D. R% |/ R. {/ y01-1-1课程内容和理念.mp4

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
5 [2 h& [. y2 m0 K2 a02-3-2-3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
% k! t6 j) }+ O02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
0 m3 C$ l0 w% F1 z
! L1 w- H6 ?8 K# k03-1-3-1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
7 w; J0 q4 E. h% K. ~% ~/ W5 Q6 u03-10-3-10Numpy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  Z. g1 h3 s& F7 l$ ]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
, U# @9 |7 x( V' F+ a03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
8 x4 L3 [$ \% F. `# t; x0 G03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
6 i3 L0 V* Z, j03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
8 G) V8 O& g- E$ ~& i3 [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
% V2 ~* w9 d4 N( {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

( j+ ]0 k9 {; N% f5 S1 \$ {0 {04-1-4-1本章总览.mp4
6 q, r5 X. g/ k% l04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
" o. y) q. r& d8 |9 R( J; H* F: d* Z04-3-4-3KNN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
5 k3 ?: Z  Q3 C* s3 t. }- m04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
' G3 P) N' h: d" W/ X
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
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
1 U/ I1 L6 a, F
1 D$ {& i, u3 D9 ~' }+ e& h〖下载地址〗
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