机器学习必修课：经典算法与Python实战

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. D0 w7 }2 Z0 k( i〖课程介绍〗
9 e0 W4 s- y+ q/ ]& B) i3 ?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〗
5 |8 ]2 z: e) F8 H: J0 R  I/ u4 p01-1-1课程内容和理念.mp4
1 }* n, N9 V2 K  K/ j+ i- x% p" f* r! g
02-1-2-1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
& l7 |" O; W2 E5 n$ I7 A* d02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
% e' e3 E9 ?- ~' X, i1 L# B02-4-2-4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

# T/ u2 V1 o) |: w, h3 N1 T0 n, `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
' f) M) c$ e' T. m( ^5 M* ]03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
- C! o  r. G. N" O9 ?' V03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
" c' z0 q0 z+ G! J) U8 w- F03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
* m+ b# G' f1 j( v( 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
# d3 j- V+ x$ ~3 R( F, t6 g03-2-3-2Anaconda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 _& r# t/ H: |+ K, n7 X( P7 h03-6-3-6Numpy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
  {- A0 T3 v# p3 A03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
8 E, U3 p( T) a/ M- R03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

$ Z5 S" V/ |3 N3 T& w04-1-4-1本章总览.mp4
* Y' J1 y7 |* ^4 C3 n: m04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
, v# [1 R  V, e& K6 K9 E& V% Q04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
4 J) W! l, f' @; c04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
) q$ j: c7 \0 i& r( d* p* |04-5-4-5模型评价.mp4
: j2 u3 r: j  n3 w. }5 R& l04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
, S0 z# t, ?. _& B9 n) Z04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
8 T- W* G" H# L2 f( {0 V5 C/ S
05-1-5-1本章总览.mp4
+ e4 B$ V: ^8 f6 P* t( ^9 w( A: S05-10-5-10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
& I% B, P+ x9 {  t05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
5 L* d' b5 a6 w0 ?* s& n05-3-5-3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
5 T, @3 x0 }+ O7 d, N
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