机器学习必修课：经典算法与Python实战

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# Q  p9 p0 X6 {) y〖课程介绍〗
, n2 O2 D- }6 l2 P( U5 U7 u# h: X9 s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。
8 \( R3 @! u; S/ M- A# k* ?% n〖课程目录〗
1 T+ J; j* x9 S01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
$ O" }$ t9 ]+ B02-1-2初识机器学习.mp4
; k  [8 I- ]# P. s5 R3 Z02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
" C/ |, z- e& |6 q, K02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
! g4 W0 O/ H+ h7 V1 h* o02-4-2-4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

9 J' {" A5 p: B03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
- r4 _. o2 y3 |) s/ d03-1-3课程使用的技术栈.mp4
$ E  [' C/ }8 w. Q03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
2 @6 T5 m& m- v; h03-11-3-11Numpy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
, L& I1 p, c5 y  Q" M+ d$ w03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
0 R; ?- c7 e- C) j7 X9 z6 B; ~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
& {7 [# N/ a: r. L. G  D# Q03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
8 |, p+ K' I0 v  I03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
8 Y( C- Y+ H1 k1 K; p3 @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
0 m6 V; l$ G( P: ~
04-1-4-1本章总览.mp4
4 G0 r3 d- `* P# W7 m7 s7 J04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
* g( L6 m/ t6 q% \) F9 S04-3-4-3KNN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
3 ^0 K0 z! h. P" M04-6-4-6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 N! O% ~" o6 V$ |7 H% ?05-1-5-1本章总览.mp4
' y9 y9 ?- A: z$ g05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
' R. q7 k* g5 t05-11-5-11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
1 l3 A' p4 ?) |! u% u05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
% b+ F! b1 g7 T7 P$ f9 n6 e05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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