机器学习必修课：经典算法与Python实战

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2 J  Q) a9 A$ \4 A9 B+ }〖课程介绍〗
2 _+ f& i$ s2 H0 H0 L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。
3 [1 s- Q; T2 r* p$ F. y〖课程目录〗
: P, }3 `% J$ R3 Y) a1 B6 f7 N2 x01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
8 X$ l0 d* ]. w% P! C02-1-2初识机器学习.mp4
  v+ P% S# d$ M% Q02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
) ?% o! K8 _8 n8 v2 }4 k02-3-2-3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
; J0 `" [5 Q- i: }5 m02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

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
: j; q' M6 l* j03-11-3-11Numpy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
03-4-3-4JupyterNotebook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
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
+ X* |4 c6 Y2 r1 t, i03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1本章总览.mp4
5 y) U9 N) }% u+ A! H$ j+ K9 b2 W04-2-4-2KNN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
7 `2 O" O; l: B1 W/ w! l/ Z! ^04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
' `' C$ D: u% H8 [0 z. x04-7-4-7特征归一化.mp4
* X2 ]8 s3 P& W" R$ t' W; e* O04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
$ o) T0 z- }& Y6 L! N3 E04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
/ g8 ?' i; y* _9 F$ C
. G  i* S# r# m" B05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
: h) u& a8 w9 x& t6 k& P' r8 b05-11-5-11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
4 u6 A' z4 G: j- A5 z5 u05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
( o" b9 n. {* U' D* I05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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/ N$ Z6 E5 c+ ]3 c& H& D8 J6 V〖下载地址〗
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