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。
〖课程目录〗
- k, A+ {- S7 M! _01-1-1课程内容和理念.mp4
" `" x! V! o$ J8 e  X7 I
02-1-2-1本章总览.mp4
1 Q5 I7 c* C9 A! D8 r2 ^6 o02-1-2初识机器学习.mp4
( q8 \* A; |9 W' _* f3 g& }5 [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
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
& q6 ]) ]4 Q1 V8 c& N9 m4 T$ ~" ]* \
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
5 Y) n& D0 h& ]8 r7 v  `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
* `8 f3 ?9 z$ ~03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
03-12-3-12Numpy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
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
, u6 Y! Z% T+ Z; y3 {: g1 I6 [, a03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook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
7 V8 E# n; c! Q+ X9 u* M9 v( s03-7-3-7Numpy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
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
1 W) ^1 J2 S) l* ^$ Q
/ s+ E& x8 U. H' G04-1-4-1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
04-5-4-5模型评价.mp4
8 k, c% V. m- J3 t7 _7 O$ j) C04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
8 ~6 R8 G$ i) I2 H; n* S1 \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

, t/ @+ H, ^/ ~" q& C# d  ~05-1-5-1本章总览.mp4
/ y( E5 l  ^( [6 M( k, M/ R05-10-5-10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
" r% h( u4 K, g! t: B- R3 T05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
* z: C! [2 W# u05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
6 {; v; H  k0 B9 k- z05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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: v% ?7 o5 |& p, S  [; F0 R〖下载地址〗

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