机器学习必修课：经典算法与Python实战

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% f3 C5 c; x, q) O〖课程介绍〗
% t* q; _/ S) F8 I7 n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〗
2 g% f2 i& v/ ^  f01-1-1课程内容和理念.mp4
1 }; o3 M  a% l6 D  x( k
) C" x4 `+ ]8 H- h4 f: W0 q02-1-2-1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
4 v( _* R8 c/ J4 E$ I' J+ j02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
2 H7 h0 g; Y1 S/ {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
; L3 J6 ~9 k, M8 \, u
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
8 |- |* f0 T6 g6 v; V03-1-3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
03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
% Q' r/ G& [- g' D03-12-3-12Numpy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
" z0 @# I7 K+ _9 Y2 A03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
, P( J- f3 C% d! ^  B1 K9 a03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
" F# P- Q& a+ |+ L03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
! J: b; [9 X: U. a% k+ a* n03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
8 k; S+ ~, V. b( T3 `% ^03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
% y2 F4 Y" F0 ]+ S1 I/ Q03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
& J: m( g$ ]# E- T7 \03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1本章总览.mp4
, N, q. f/ b/ Y6 A2 S% u" \5 `7 d04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
" v; c2 a% B. \; V+ s04-4-4-4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
' T0 K7 V6 j1 ]04-7-4-7特征归一化.mp4
* O- H1 q# O1 {( M- J& k7 T04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
+ [/ J! N) Y  N# ~5 O  _4 @+ i04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
! H( V* K- T' i( g* Q. W7 ]
+ v: D) e- t% {' N7 H05-1-5-1本章总览.mp4
+ T. H2 \0 w$ c- I( c# ^% G05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
- O$ \' G- @) O7 j) C% O) t& P  P- v05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
) S. J- |! a- `9 y; ]05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
  ^. a# I7 J8 _- s% E05-3-5-3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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