机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
1 m4 |' c$ W5 `  D: x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。
  H3 C( s. h7 q6 L, g〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
7 x- ^4 B, d9 W! z/ L  U! p02-1-2初识机器学习.mp4
4 @9 }9 c! X$ I( @0 P02-2-2-2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
& {) X0 q: t! F1 _8 E
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
) G2 ^4 b! Q# f) a9 C03-1-3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
& Z0 _" I0 Z' \03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
% r& v+ _) _2 F/ Y& Y; K! f03-13-3-13Numpy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
0 a; a5 D3 a$ b9 s6 |/ N03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
) r8 _1 Q4 I# \; U03-6-3-6Numpy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
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

; U& w2 i- I+ k) L2 x3 ]1 v04-1-4-1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
1 Z7 T, b  F) [7 H& N04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
7 h! t6 S* x; ~7 h04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
4 d) x5 n0 O0 }  s( ]8 P, O( {+ t04-7-4-7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

05-1-5-1本章总览.mp4
' Z, Q. k: _+ {1 V! g; w05-10-5-10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
6 y3 B" J2 h' \05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
% m2 [; G0 _7 h- u1 i6 v  M
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