机器学习必修课：经典算法与Python实战

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' \0 C& y* t/ c〖课程介绍〗
4 g4 I6 U2 l) |! v# C- {  h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

( O' |# M$ I) f  U$ d  `$ b02-1-2-1本章总览.mp4
$ }7 P$ R9 C* k02-1-2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
) T; |! u& E/ i( y1 X/ |6 A02-3-2-3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

9 t! n7 \) ^2 l( f' r1 X# {9 f03-1-3-1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
* n2 K% ^% h3 h$ I4 d+ Y' c0 L03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
# e- |1 u5 @% i3 [) D03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
( H4 I. G. Z( P' s( L( O1 L. d03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
% A$ l/ n9 ^3 W: c2 S6 V03-13-3-13Numpy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
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
6 ~, |2 P' H% q- ?03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
) q7 {' K3 {" \' O0 }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
/ p7 {# N: `: B& U  i) o03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
- Z5 l- [; n/ m& N# f" O03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
; x5 i9 y, m% b7 s! Q+ J03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
3 a& r* Z, y! ~, V& i5 m" p/ L8 w
+ \1 f' g0 v/ @" U- u: ]04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
* @& L+ P( M' `) S- ~# c04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
: r+ J" D1 ]/ H: w( H04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
3 ~* N' K/ ]9 O0 M4 M* M- ~& {04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
0 J1 {2 r- Q% P0 {+ X04-7-4-7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
! w' t7 ?2 P* M# r. d. w
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
+ R9 {/ f. }- \* T4 ^$ S05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
; P7 |; C5 U' T4 ^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

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