机器学习必修课：经典算法与Python实战

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2 X2 ^$ S: ^! }〖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。
1 |8 x/ Z' x! T! u〖课程目录〗
. u; i1 K: K, e0 w: c01-1-1课程内容和理念.mp4
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3 f$ H" i, y# t4 r6 h1 B# [: K* _02-1-2-1本章总览.mp4
; h+ p3 t  h" W+ K: `  F02-1-2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
1 [1 F: D9 b; }! T02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
( I2 d* W/ E, e02-4-2-4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
5 A1 x7 v1 P- q
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
03-10-3-10Numpy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
03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
2 @3 O1 v) L3 l: y3 Q" C, V03-13-3-13Numpy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
5 W3 i* U& X& E* U+ r  A! T03-2-3-2Anaconda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
3 u+ Z4 X, w( {, P/ i$ ~. u. |4 Y03-6-3-6Numpy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
03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
4 {  \( K: g+ F1 U6 L" p, u  q% p03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
- f# l  p/ H7 I+ @! T6 u
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
1 T+ E2 M' E/ p1 u( _- b, N$ ^04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
% P6 D0 M7 L$ d. g5 }) I5 Q! I% }$ I
; t. N* f, ?6 z8 i05-1-5-1本章总览.mp4
3 X. f) }  G) @4 ?# [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
2 o, I6 x7 E2 p5 X05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
' {3 U& B( H" J% ]4 L, y05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
6 v- h4 t# S8 a+ C+ U! o4 q05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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1 r/ a. |' N/ h/ p& B! {% S7 p4 @〖下载地址〗
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