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。
7 k( [( k. ~* T〖课程目录〗
# P0 s1 L% h" G8 ^01-1-1课程内容和理念.mp4
  e( M) K/ x- j1 v
0 t$ n9 \* P$ e# c02-1-2-1本章总览.mp4
* T: m* G& `% t: {6 q02-1-2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
+ G) y$ j9 K! t6 d! L$ M02-4-2-4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
2 S6 |4 h3 d$ r5 G
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
1 y$ @5 Y: w/ o  R  W, D- v03-1-3课程使用的技术栈.mp4
& n# ~- a% S) O# }2 H+ w03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
" j+ e& ^% W8 C6 k, D( R3 i$ d03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
$ }5 i  O* q$ m0 B# Z: S03-12-3-12Numpy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
' v+ A! e! [6 T03-14-3-14Matplotlib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
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
, P9 Q, U" a3 u03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
: l9 o) _; ~/ o9 z- z03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
6 D: X3 N0 B, @' C/ v03-8-3-8Numpy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
/ |% J3 f2 _/ p/ H4 {
- e- t# Z8 G8 l4 b" ?  t04-1-4-1本章总览.mp4
( M# e; p1 i+ x3 h/ q04-2-4-2KNN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
04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
( x2 O8 B" D: }3 F04-7-4-7特征归一化.mp4
0 U8 M0 e' `4 m- H& I& Q- f04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

6 p3 d7 x& f2 _& O05-1-5-1本章总览.mp4
3 ]2 w: i4 C) P6 y: a05-10-5-10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
4 U5 O- O3 l( b* |. u2 I
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