机器学习必修课：经典算法与Python实战

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' L# R" b& T" j) E- I, a" V〖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。
" ^: J0 Q' G' J7 m〖课程目录〗
" W  e. Q" O3 ^. M6 ~01-1-1课程内容和理念.mp4
, h/ x) W9 F$ O6 a: `5 T
6 B, q+ r7 e' E4 S, d02-1-2-1本章总览.mp4
, P; A2 o0 A/ D6 J7 c6 ?( V02-1-2初识机器学习.mp4
$ V$ {+ u6 E+ E: o, k" v1 S9 }9 O02-2-2-2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
; _! V* X2 m4 U8 \* G* @( |02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
- J, {: a6 y8 a& ~) A7 Y( F1 r! G  I02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
) v# C" ]) I+ c# T9 H. V$ l6 c
# O* l: M' }& b2 E, ^5 x* U03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
, o, m3 i  e- P9 \( i0 l8 F( u03-1-3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
; _6 ?( o# Y3 j03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
2 q2 e7 T" h' F+ a, K$ x03-12-3-12Numpy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
2 k1 G, |  i/ f2 l03-14-3-14Matplotlib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
. c7 _8 o* r& y7 a3 F! G$ {03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
6 K- C7 c' \1 l2 i6 ?( s. i+ t3 W03-8-3-8Numpy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/ P) }  L; `  u( {/ v* G: h04-1-4-1本章总览.mp4
- I) J0 _# Y3 q04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
" e: K4 }8 b! P, p! Z04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
9 |2 h$ [3 G& S, R7 O5 A04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
1 d3 T; N" X' q  e04-5-4-5模型评价.mp4
  `  n3 W6 W' c4 `* h/ ?2 q- m04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
, K5 j5 K8 z9 [- x' E- E# [04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
9 O% }( l7 g9 Z# L7 ^5 }3 V5 p04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
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$ t/ Z9 x& x7 ~' q% F  w0 p+ A- @05-1-5-1本章总览.mp4
# \8 w  @: j8 ^6 c: ], ], b; Z05-10-5-10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
8 ]! V8 X! Z5 {% o7 }3 J  C0 W$ J05-3-5-3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

% r1 P# Z# u4 j1 B2 S〖下载地址〗
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