机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
- a% K! r9 q  F' ^& Q0 G3 H- G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〗
; X8 K# B; R( }" H) l& V2 i01-1-1课程内容和理念.mp4
$ x) _5 b' C. V8 W$ v7 H
02-1-2-1本章总览.mp4
% J) Z  g2 V) l% {8 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
) H: ?- f' F/ v- c  _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
6 Q4 m7 g# k; F7 I02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
1 Y$ v4 s$ W0 Z$ p  r
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
4 _& {5 ?! j0 J! 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
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
5 c3 D& f0 i( V6 ]03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
) E% b. t4 [; K4 P& w$ E! _/ Z. G03-4-3-4JupyterNotebook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
5 S, V; C8 b3 k, U03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
7 G; }2 Z5 I* b% W03-8-3-8Numpy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

04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
( O% L; q% ]& M* l/ o4 Z04-3-4-3KNN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
04-7-4-7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
8 h4 ^$ z5 [  A9 K! u
) ]& K& S4 l/ c05-1-5-1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
: U% q0 [4 J5 |05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
: H$ V/ ^* c9 a* R' F8 Z05-3-5-3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

5 o. n1 ^/ m: h  H; s: \2 ]〖下载地址〗
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