机器学习必修课：经典算法与Python实战

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2 x& z! N1 |4 i* V〖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
- X4 y, P& |8 m, r
02-1-2-1本章总览.mp4
9 d+ U( h' x# A9 `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
( S. S2 k0 w9 p* g0 @1 Q) ?/ c02-3-2-3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
* \1 q" w3 }' ~. s/ K, Q9 I02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
! v5 U: Q- w7 T/ }. S03-1-3课程使用的技术栈.mp4
6 p2 \6 k3 k% C# C9 I6 @+ R03-10-3-10Numpy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
5 X) T' [: v- z1 m5 y6 A03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
6 @, X2 J3 u# M( W- U1 f1 z4 Z03-2-3-2Anaconda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
1 ?5 ^" a' c7 q3 t9 v/ f; Q03-5-3-5JupyterNotebook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
3 W- e1 s2 [! J3 R0 b% K2 l3 Z2 W$ e- a03-7-3-7Numpy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
. T' W! d: M, B5 m9 u) N1 X03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

, [- c. y4 z& {  X: |04-1-4-1本章总览.mp4
3 u( O3 `4 a6 h04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
! v4 W( A0 P0 v! l9 Y: B$ m04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
" S2 r7 W2 B4 F7 t& j* S04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
5 a& w. s/ e1 g3 [. r04-5-4-5模型评价.mp4
' B) k7 b! }( o04-6-4-6超参数.mp4
' ]( t0 d6 r# m: P04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
0 K! F* f0 v; \, M3 k# O04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
# |6 c5 Z. R+ |  _7 n$ A0 d
: l" g+ y, b, L. a, h4 D9 f8 }8 [05-1-5-1本章总览.mp4
/ v% T! }( N+ J$ ^4 e05-10-5-10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
3 m! }/ E9 V) V, o  [' G05-3-5-3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

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