机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖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〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
7 m: s3 o2 {& F) X* i02-1-2初识机器学习.mp4
! N- v) w& z9 |1 w9 I! l02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
, z! }7 f. }6 n+ h% I: L- v! 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
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
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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
" R  v) [# e9 f3 {1 d$ e" D5 D; q03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
# S1 J# j/ M0 A% Y% g03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
8 U) x; O+ ~* O) [9 a03-13-3-13Numpy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 N# F2 L- K0 y) W03-2-3-2Anaconda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
, x. k' c' _% x$ _) g& ^* I1 [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
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
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2 ?2 L2 {, o; n0 u04-1-4-1本章总览.mp4
3 z) t: o" A& q0 Z04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
# Z* P# J. j: o8 Z# {04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
5 E3 j, @1 ~  g+ r04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
( J, ~: \9 Z7 k1 x04-6-4-6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
# D/ ~, k5 [3 |; h- T
05-1-5-1本章总览.mp4
7 H3 Q0 c& ~) o' p/ g, v05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
4 `( a" k$ P1 `& R05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
0 T. V# Y! R$ d$ i) }05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
/ Z$ P& w- {) }5 h( a6 ~% |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

2 M& }, R( }& l9 R% T' Z4 X* E〖下载地址〗
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