机器学习必修课：经典算法与Python实战

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6 p8 }+ m* _' q- ^; 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〗
( O# C" K1 K2 _" X% i6 d# E" `01-1-1课程内容和理念.mp4
  Q2 j$ M3 h2 e
02-1-2-1本章总览.mp4
7 j9 S: z) ?! @6 N" _02-1-2初识机器学习.mp4
, Y/ I9 X% V7 O$ T& h4 B# G0 M02-2-2-2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
6 P% F7 z1 u/ e, x% k2 d5 A03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
) ~: V/ Q) }. i03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
2 {# \% U' x4 v9 {03-13-3-13Numpy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
4 D% a$ T* w7 R! c" a) K03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
& j2 d2 W; _4 R1 T/ Y03-5-3-5JupyterNotebook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
3 g9 Z% R, ?  {: T, m6 X03-7-3-7Numpy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
7 Y, z; q6 Z; S0 J8 n4 P& K03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1本章总览.mp4
+ `* u6 V" N9 y* w2 U  e7 {$ v04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
7 T, ~" c0 _% w' z1 h04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
2 |! B( _! f& g4 f/ W04-5-4-5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
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1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
8 d1 e0 W: w: c, F" I$ k05-2-5-2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
" y9 |; Q: r- [6 j: }: o9 k05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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6 |: y- |' I+ U  g" F: l  b, R- a0 l〖下载地址〗
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