机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
0 X& y1 X( M; Q! E6 s# q" y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。
( T+ H2 J4 ?+ r% r9 ^: @3 e〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
2 x- ^6 R4 ?+ D  O
02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
/ G: C6 A; D( Q" B$ U02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
. ?4 f2 V$ d# W02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
5 D0 p% P9 Q5 X. B% \/ Y+ o02-4-2-4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
' ~- Y; K3 t( {% Y: z' q
! g. f4 A8 f5 s, T6 K5 Y03-1-3-1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
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
/ G+ h+ k1 S6 {) N0 V03-13-3-13Numpy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
) P7 N2 Q6 N* n7 r) U, `# Q03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
7 j. C3 U0 [# u- t03-5-3-5JupyterNotebook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
6 e& \6 d% K5 `7 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
1 ~. x  f( \  Q; D( Y( Q04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
: t/ S8 r4 g4 J  T04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
; C7 l7 q& S  M" r/ ^! Y7 U04-5-4-5模型评价.mp4
0 A' u1 Z" b2 c: f! ?9 k+ o04-6-4-6超参数.mp4
% Y) ^% l) j9 I( l0 k- u04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
( B/ b) ~& e% \  }- T04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

2 P( [  G4 n* w, b. L! j1 ^05-1-5-1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
  i( @& C. J, B/ B1 d05-2-5-2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
& [: D8 g* A& h$ j  [" Z
〖下载地址〗

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