机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖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〗
$ x/ T2 L; e4 F01-1-1课程内容和理念.mp4

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
02-3-2-3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
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
, l& }9 `' h; V. |+ h" w- N
9 v: q6 ]7 X! _: F4 I2 C03-1-3-1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
8 w8 U7 h6 X- Y4 h+ U/ n03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
- Z( Q* H! q9 t+ _! ^. F+ a+ P03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
! ~# J5 x$ y  W9 v. k/ O03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
1 L; b& v$ p* z* u' F6 y. A03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
9 {, P- S' d7 n/ j- g( U03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
) r, O! q; V5 N, K  ^03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
# o" W- r# \# I( E+ K, V03-7-3-7Numpy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

7 z; P( m1 j9 b6 Q/ m04-1-4-1本章总览.mp4
. \1 q+ d7 w' \9 E; S3 O04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
% p$ f% s! A8 S7 \. }! t, Q& r3 }1 q04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
8 O3 Q# y1 s- G$ h  G7 m: O04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
! i9 _6 |. L' W3 g04-7-4-7特征归一化.mp4
2 n. K" u4 u4 B* Q% ~- Q# {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
& U& ~$ M; T  i, b9 E6 m5 V
. U( d: \+ l# c05-1-5-1本章总览.mp4
; l1 ~% a/ L; N+ T+ t5 ?+ g05-10-5-10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
# C9 A0 X$ M7 h% u7 [! O05-2-5-2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

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