机器学习必修课：经典算法与Python实战

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( C. E, x& q4 o1 C, H/ S3 C4 @4 E〖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 U/ d7 J/ F3 E8 ^〖课程目录〗
" i5 z4 `0 `8 \; I01-1-1课程内容和理念.mp4

$ g. o0 ^! S( J/ M5 i- d1 z02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
! Z, e7 N9 }& v4 f; V( U02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
7 ?. j% k* _, i/ U( U( e02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
- b' }  L& k+ h, |1 g02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
9 Q  G( Y7 U' Z0 K* l! W  V$ j* Z02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

" P" O/ y3 ^, q$ t% {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
9 z5 x. y& t2 y  [03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
  X- Z" b; T. J3 |. j8 |8 ]03-11-3-11Numpy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
03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
8 X% a! A- J! m$ d' X; ^5 D03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
; d. |8 P6 H3 D" Y03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
& V/ F/ ~8 Q0 F6 o03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
& t$ I0 S* Y1 F; ^. @$ r1 h6 l03-6-3-6Numpy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
: c) }! h7 w( e$ ?9 q03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

# \: C4 s9 h% `  H4 E: L5 e04-1-4-1本章总览.mp4
0 {" X4 H# k7 }: C4 H4 h( y04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
3 v' k/ A' M3 O  c2 _5 R: @6 N04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
/ b' g4 A7 ?; R' Q6 c/ z04-4-4-4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

9 ]% W( X5 n) q. b05-1-5-1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
1 v3 ]( z: Z3 P; Q: \: U! n05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
4 c: Z+ z! [( W05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

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