机器学习必修课：经典算法与Python实战

1 n9 `  V7 a# H) N% S% P〖课程介绍〗
7 m5 h% h- v8 p* g8 H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

02-1-2-1本章总览.mp4
9 f2 c1 [$ t! t, C9 |5 C$ @02-1-2初识机器学习.mp4
; Q$ G( A$ y. k9 o. e' i( t1 A02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
! h( o: b- M* q! @6 P* z02-3-2-3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
6 ]* F0 O  `9 j) i4 A2 V% 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
03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
+ @  M  s+ P5 R4 R9 ]+ D6 Q03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
/ L) @& Q0 [: c0 U* O  B03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
& {% ~3 Y- D) A( I9 F03-13-3-13Numpy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
3 ?* P4 a/ }) ^! L/ x0 h3 R! J, _: n03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
" V% K2 K" g) I: w! \# M8 B03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
, Y- H. Y6 A; S  F03-6-3-6Numpy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
03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
! k7 X/ t5 ?3 U- T; t9 Y03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
# T$ r8 U/ M" Q, r
! y6 u5 Q" I7 W; y1 a- ~' h04-1-4-1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
04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
8 ^! m& e2 c5 J, \) z04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
3 y1 e4 u; r( Q. M9 P04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
- i4 m  x( w' d( m1 v( b9 H04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

- Z: E* b8 h7 F8 h% d05-1-5-1本章总览.mp4
3 ]& A$ S$ \. J! m5 E- ?+ h( N05-10-5-10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
9 r% ]1 l9 R! X" J05-3-5-3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

〖下载地址〗
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