机器学习必修课：经典算法与Python实战

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8 H/ G% X& a. L7 }( J0 ]〖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。
+ v- a' _: C3 w7 W- Q〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
* ~! }' l* B3 V! b" G" h& f8 V02-1-2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
& b1 ]8 M  E0 e) f! O02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
- N  E6 v5 {4 D5 g02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

: v+ ?! j: j3 U+ @! y* a, q03-1-3-1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
7 Z! \5 L; x! X1 n5 M0 l: U03-10-3-10Numpy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
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
7 d% f7 r4 H* g* A( ~! P03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
9 ]4 g" |. T$ V7 w5 [+ q6 e& n03-5-3-5JupyterNotebook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
+ q/ c; I% O1 o: k03-7-3-7Numpy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

" n7 M3 a8 g# u04-1-4-1本章总览.mp4
5 d/ Q& R: l& i& 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
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
" ^$ M9 c" r- u3 n2 N04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
- q6 I$ B5 a- W! X04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
8 [4 j$ D3 p0 w
0 K( e# J+ ~$ J+ N' Y05-1-5-1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
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
7 g2 _& S% F/ i
〖下载地址〗
: `+ p' t" X# e1 f& J  P

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