机器学习必修课：经典算法与Python实战

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2 c1 d1 y3 B' @4 a: T! v6 P: r〖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。
4 p7 q0 U: b) x* v  }: {, ]- ~〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
" Z/ Z# Q4 h/ y' W
2 k) J3 h2 C; L3 {/ `02-1-2-1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
1 |  ~' H) I4 p- M6 o02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
2 u2 d# W: h5 _9 U& C8 n. j02-4-2-4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
$ i2 Y5 x! a0 U1 W
7 f3 b( @/ l6 \) @5 @4 S+ Y7 C  R+ _03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
' v' F* n9 q3 A/ z7 `# |1 A! W1 g03-1-3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
" L+ A+ a" |: F03-11-3-11Numpy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
5 u4 i6 H% `. j* R) z03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
( A' g$ T6 k6 F03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
3 ?# W: p8 }9 D: `! e- _03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
4 {5 ~9 ]2 ]7 r, F3 M03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
5 r: ^% X- o( k; ]4 \03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
+ u6 s* q' H+ i  Y: S, l03-5-3-5JupyterNotebook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
7 V7 w" `3 m2 e3 e6 ~% c03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

, d$ o- ~' `, q! j- T04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN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 q: \/ s! _7 V; n7 C; v5 S8 j' }/ n% }! M04-5-4-5模型评价.mp4
  Q- L0 ?3 f3 B2 a04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
9 x2 C  e! Q6 a% y04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
& c, ]+ _, H+ ?( ?! V9 j" m05-10-5-10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
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
: [2 Q' Z# c0 P
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