机器学习必修课：经典算法与Python实战

5 o, [- \! y+ K/ G. F  h: k+ i〖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, v5 a# u. ?0 T7 c; v01-1-1课程内容和理念.mp4

% F6 L3 [+ u$ {- p( G3 d02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
3 G3 v/ ]+ c+ c0 T, g02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
2 t4 D( X5 J1 `/ z; t/ p02-3-2-3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
  b4 M9 \$ @. ^: k% V. U6 A% O2 o02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

# f* x$ q3 }8 X: V# C. j. G+ D; }03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
: n/ v- J* y% Z/ _" k03-1-3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
) T, A1 E/ i' }7 J( c03-11-3-11Numpy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
0 `, H# U  V2 }* e; f( `3 Z03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
3 Y9 K" n# P. l6 H; c03-6-3-6Numpy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
! _- c0 L/ K% \+ B03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1本章总览.mp4
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
- t. ^7 x. m2 V% {04-5-4-5模型评价.mp4
1 p4 s3 v6 o/ h1 q  y04-6-4-6超参数.mp4
% r& C0 d# C' |% o# O8 i04-7-4-7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

0 O7 M' {2 _- F- c" v" G, r& b$ t05-1-5-1本章总览.mp4
+ F) R# h: b6 a05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
2 y/ B8 [3 D4 Q6 D/ _7 r05-11-5-11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
2 X/ }! e$ {" p/ z% d* c# q05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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- @  `5 \' z' B# Y〖下载地址〗

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