机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖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

5 ~- T: @* Y: U; |4 G02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
# Y' M; H0 C* K4 j% ^. a- b( _; m0 w02-2-2-2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

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
% p; t8 `" ~$ Y$ p6 l03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
. a+ W- I2 `/ N& F0 f03-14-3-14Matplotlib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
4 M- |4 r' V, b$ h8 M1 F03-5-3-5JupyterNotebook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
/ T( e: z7 e4 H! C9 z# X' {03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
. W6 L: T. o' |) b7 X+ x03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

+ g3 O: a2 p7 \# N( A9 c' c04-1-4-1本章总览.mp4
- U/ w/ I) P% J% g04-2-4-2KNN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
1 t+ i( u. o" n2 e6 n04-5-4-5模型评价.mp4
2 e( X, t% v8 m/ S- N/ D04-6-4-6超参数.mp4
1 ^8 p% D: C: v$ `0 {; q6 M04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
: X& q7 w! E; v2 S. ~04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

- y( X4 ?, o) V9 N& j9 o* P! m# L05-1-5-1本章总览.mp4
+ y6 w. i; O& B05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
3 z0 N- t' N, t$ l05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
& \$ E6 }) o, s8 q2 y$ ?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
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5 \1 o4 M  {  D+ S* }( H8 u' G〖下载地址〗

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