机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖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〗
4 p5 A4 G3 S6 ^01-1-1课程内容和理念.mp4
- z5 \* m, X" |% ^
02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
! N1 O& k0 s' Q$ `. `: V02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
; w5 q. w+ g* p/ h02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
+ n1 [5 D% @+ Q7 e2 Y, c# j$ |+ v02-4-2-4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
; I. c% V/ s+ J$ I9 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
& I9 r5 s) x$ @& \03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
' g, M2 T9 O- o: [$ T, Q; R- {# R03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
4 r2 i8 h3 }' P# @4 ]% C; g03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
, P/ w2 n9 H) p* u, M03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
$ T) H6 d7 I0 y8 h$ ?03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
( y0 Z9 t0 Z: ]! ~$ R03-3-3-3Anaconda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
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
/ M+ L0 I/ _$ r3 i0 Y4 m03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

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
' k+ w* L8 D+ A6 A2 Z04-4-4-4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
; F' a6 s# q0 G04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

/ G2 l8 D; M; P6 `' t' d05-1-5-1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
& p3 K! G3 |+ w6 A  m05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
  }4 F2 _1 I* X* p" }# C05-3-5-3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
( a2 |, j9 [) v! e" l# u2 _/ N
3 c  a+ o" b& p, t. Y〖下载地址〗
5 M( g) a1 j' E. P; W+ a0 n

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