机器学习必修课：经典算法与Python实战

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! V2 H7 N( a5 M〖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。
; e* O* F, f) k! k( A7 y* o+ |〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
$ J! P0 l$ |0 w/ c& v4 ?; V8 G
1 Y2 Z# T( V3 @+ D- ?02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
3 Q. ?, \1 }" \3 ^. n; o& c; H3 a02-2-2-2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
/ J, k, }! M/ k4 _02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
! o; w( E: v+ |& V; c3 g8 y0 B1 g
$ z9 n1 w7 O1 w1 @5 @03-1-3-1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
) v' Y3 w4 p- m03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
, d# _8 B6 ~  ?. W2 h03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
4 \) X2 D! ?2 v; i03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
# {+ @- J1 P& O03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
& F8 }2 n) T3 H7 e03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
$ F" }/ P/ E1 ?, B03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
; d# K; c; ?; c$ [" I) T# d7 e03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
& L* ^. Q; M: |- U) y03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
' p# O  F* D( h+ _; c+ ^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
% F& D$ m  G: t2 Z2 ^6 M1 y03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
6 y5 U) d3 R5 D" _* L03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
/ ^/ k* f: r' D5 T
04-1-4-1本章总览.mp4
4 q( R  f" \+ C) K6 ]7 Y# ?04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
9 J+ m5 ~  i( E3 m04-3-4-3KNN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
04-6-4-6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

( `+ o2 Z. h) G5 \1 b) _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
( g* [* Y3 L; ~; Y6 q3 z05-3-5-3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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