机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
2 _( Y  W. y* M+ u& k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。
. o- t. B2 i7 R6 J! o( e  m〖课程目录〗
/ I: ^/ N7 f( ^$ Y* u: r5 s2 Q01-1-1课程内容和理念.mp4

' B6 ]6 R2 h$ Z, g02-1-2-1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
8 V+ M; W8 ~* ]) ^2 ~. C02-4-2-4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

- V; {2 d7 @7 X03-1-3-1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
3 f) Q& O( |% _7 Z  l03-11-3-11Numpy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
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
' }8 x& c/ i) K2 u5 [# d; Y03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
+ b, ~3 M! F' N  {$ O! U2 G03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
' O( S/ H' [& H/ ^6 i03-7-3-7Numpy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

- ]* Y/ t) V1 H8 y# z04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
3 [6 O9 o- q1 z# J' j04-3-4-3KNN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
3 z% u9 }5 O/ b3 x" i04-5-4-5模型评价.mp4
* R) `7 L# z3 u+ U04-6-4-6超参数.mp4
$ {8 c- M9 N# H% B: r4 \8 h6 L04-7-4-7特征归一化.mp4
7 F0 g# Z# @  T: n+ A04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

& o4 c7 v/ \- T05-1-5-1本章总览.mp4
" g" y, W* E8 i3 c7 ~1 `4 r3 j05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
/ F6 ^: J, P+ j$ I" K  y05-11-5-11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
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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