机器学习必修课：经典算法与Python实战

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" A( U! r6 ?3 y; p〖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。
9 G1 W! ]8 n4 Y' P# G2 R0 o, S〖课程目录〗
, G8 `+ D5 m- v0 D, l; s01-1-1课程内容和理念.mp4

6 A% k2 p: q5 I, A0 I* R02-1-2-1本章总览.mp4
- F9 X+ }+ v+ \' P4 |. A3 S02-1-2初识机器学习.mp4
/ X) q& _9 ?9 s  T" d, N02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
( y# m) E6 N& s" Q02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
- m: X# x3 h9 D" I2 i. ^7 ~02-5-2-5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
7 \* Q# r) ?, f, @# c8 R! b6 _; \* y03-1-3课程使用的技术栈.mp4
: x8 u% W3 I# d" W9 X" u- i03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
9 W- o8 H# E! P! b$ P# r, v03-11-3-11Numpy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
& V$ J* i% x0 q03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda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
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
. @2 i2 J: h' q6 Q: k- G; N2 {/ T03-8-3-8Numpy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
$ C* f2 g5 G& t# B2 U
04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
$ N9 z* H" O# a04-3-4-3KNN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
5 c  L* v  V4 T' c  M# e04-5-4-5模型评价.mp4
* y" K$ ~$ L1 w; }7 `04-6-4-6超参数.mp4
# g9 B; ~) e3 J2 s* D. E% q4 V04-7-4-7特征归一化.mp4
2 c( |- ?) `% X* a' m04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
# O8 Q5 Q4 j+ A04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
/ m( {: x9 H+ v' p  j! |+ y+ H9 F- W# D
05-1-5-1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
05-2-5-2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
2 n  @8 j) }# D  Q5 s7 s, @05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

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