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〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
7 Q7 E9 `( e% ?, f2 Q3 ?
  z# }0 n+ j' B02-1-2-1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
02-3-2-3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

5 w( t- `  J' r" i6 V4 E! l03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
5 r: ^8 T+ g- Y; y, h03-1-3课程使用的技术栈.mp4
2 X) m0 ^$ n  I0 x5 t( \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
% f% ?" R9 Z6 q# \4 S/ {; h0 s  b8 g03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
" [( E' F/ M4 T/ I6 x" f03-13-3-13Numpy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
; y* |" b; v  h+ ^) F03-2-3-2Anaconda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
8 _& u& B% B) W03-7-3-7Numpy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
& M3 n* D. j' @& ]" {5 B03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
, }* E+ f+ L3 M/ A' G# U
. e2 P4 N$ J- k$ h! R3 o04-1-4-1本章总览.mp4
, W7 G1 t' r% t( }0 b5 W04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
& X4 t# I2 {' |. d$ D) Z5 H04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
  k& I% m/ E+ E9 H% i& p04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
& F% S2 x# q0 p0 o4 _2 c. S04-5-4-5模型评价.mp4
" b7 w" G- Z7 x) m9 S( J04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
% Y8 P  C) D, Y04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
' o  K) u9 g! l! ^: C04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
* g$ C$ Y! v1 l( L
; W0 g" q- ]6 M+ x/ S05-1-5-1本章总览.mp4
+ e  k7 V9 `% d/ |% 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
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
6 X) H% Q8 L3 M. }  h+ l) z' \" ]
〖下载地址〗
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