机器学习必修课：经典算法与Python实战

0 W4 L, O$ o! G1 t, k- u〖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〗
) y! P  v9 R& |01-1-1课程内容和理念.mp4
0 X3 v' ~! s" c' K
: L; g1 U( ?  J& O02-1-2-1本章总览.mp4
) ^+ @6 S" I6 C- t& E$ _9 j02-1-2初识机器学习.mp4
  _( E4 @7 o$ 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
02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
! k& v4 {" q3 w8 M% ~) Z02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
* O; r5 y" r9 V1 i' V
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
' n, ^) x7 e1 D) `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
, E2 O, u  M8 ]03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
2 O  p' M; ^! P& }( i' e03-13-3-13Numpy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
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
+ Q  G( d, K5 j* S. X03-5-3-5JupyterNotebook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
+ [* D. _! `  l03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
3 |( E+ f$ S* H1 R1 D$ f03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
2 @' J2 Z9 N& v! q/ R$ S. @! Q: O% K03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

4 P# t% d4 [# i. }( f. `: a! [) X1 g04-1-4-1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
0 v$ j$ n6 p5 ~2 N/ m; B04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
8 m2 A- v2 l* A, U04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
1 A. @/ x5 x. N04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
" E7 w+ ?4 w4 s, j' B" V
; ^* T% C  a) \' d: H, ?1 q05-1-5-1本章总览.mp4
$ Q6 r( C5 j$ m+ N3 h05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
% q. }2 [& `( o05-11-5-11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 B& x7 F7 o2 \4 v5 k4 U05-3-5-3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

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