机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖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〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

. ~4 |' z- ]6 d9 L7 ^1 D02-1-2-1本章总览.mp4
# }0 c6 C8 m, \! k0 q% E02-1-2初识机器学习.mp4
/ T% x' K7 u& H2 ~02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
) s8 j" a) ]+ J8 z02-3-2-3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

03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
- d* c( r- ^( u" u. j& p03-1-3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
) }# _0 O1 k. Z3 s1 T4 h1 {# Y03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
. P" R- R9 R% t' N8 O/ _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
3 Q5 ?9 M' D/ ]2 g2 x03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
7 q$ w( D  h# c& Z6 L9 w; l03-2-3-2Anaconda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
% H! S. A1 S; ^3 @# \* p03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
2 \2 f. D# w$ f$ m0 T$ g03-6-3-6Numpy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
# {  L# q  N8 H4 |03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
" D* O/ A' Q1 A9 K03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
' r0 e+ q2 C; n$ _5 d
04-1-4-1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
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
+ n* ]- Q$ }) n7 ]1 _/ n04-7-4-7特征归一化.mp4
7 J: r* u+ N$ L+ T& O3 J8 v04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
8 B% \% W3 {6 B; Y3 W; U( }04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
2 C' x2 I' |- C, J
05-1-5-1本章总览.mp4
6 A1 T2 Y7 [5 X7 g05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
4 c( T$ v7 D: Z) T6 J1 f- p  `, D3 u05-11-5-11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
4 `$ f' _+ ?& H6 r4 B+ U& a& x
0 }3 X% y2 Y- l' y' }, M; x〖下载地址〗

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