机器学习必修课：经典算法与Python实战

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) q3 q6 I6 t5 S. [2 u〖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。
+ ~. z2 e) H( z( G+ W" m. i〖课程目录〗
: T8 ~4 ^/ l4 H01-1-1课程内容和理念.mp4
) r, T/ ^0 `: m8 r6 f
- e1 c5 V: h2 V5 t. Z02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2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
8 n9 Z, V0 M! ?7 D# }6 S; p02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
  w  Z' D9 o1 c1 e02-4-2-4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
" i' B! ?4 d0 S
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
6 _, ^+ e- w; w; g03-11-3-11Numpy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
: g- `. @6 l- w, h& {03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
6 o) t: D4 V3 q  N8 Y6 }! M- _' L03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
. A4 M9 g. R3 F; _5 v# i03-3-3-3Anaconda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
% s. @! M6 f2 V, J3 ]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
3 R, J7 {$ K: o. U# o03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
. g2 K  `( M( v, z  ^2 V, e
4 }& x9 `* n& p04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
. A4 y. ~8 B# f. o04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
& c: E4 X8 d( p; `+ O. D! X04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
7 ]" }$ `6 b1 w04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
* q2 Y, }# n/ E9 Y) L' b2 k04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
# r' n5 S4 J: X9 H7 z04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

5 @1 w' |) g! A$ Z8 ?4 v05-1-5-1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
- `! h+ W& o# r* Q  Y6 B05-2-5-2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
  @) g. y% u! r* `05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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