机器学习必修课：经典算法与Python实战

* U- W- M( Y0 ^& N% Y〖课程介绍〗
5 C1 N1 p: r0 a- T+ i7 t7 i: s+ j2 f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
+ Y& b8 j0 _/ h
02-1-2-1本章总览.mp4
. ^( ]; U+ P; }" I, h  C( r02-1-2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
8 F; I- a8 E5 N* B7 K02-3-2-3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
. N  _0 S* Z+ ^  e1 i1 j3 y
1 ~: o* A* G' \: @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
5 a2 t* U! }0 C8 ?( Q8 S# j/ g03-10-3-10Numpy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
1 }; r# ~0 K  ^& c; o! l7 w03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
# R. ~" C! o- N03-13-3-13Numpy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
, W) J5 N2 v/ \0 V2 [. m9 t03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
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
2 v& I+ O9 T9 t. t5 [7 H03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
1 C' s( s: [& ]) L03-8-3-8Numpy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

04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
+ x& @  x  m3 H1 I04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
" H4 |1 ]1 l4 g! h- w; O, V04-5-4-5模型评价.mp4
( x, a: U$ `/ X1 h) @: Q04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
4 d6 Q( a& g+ k" X! ~& c# C* S04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
7 G, s- |1 Z, a# x) W04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
# m1 R7 n: K! F4 A* }) w
6 d, N0 K& G9 f7 ?05-1-5-1本章总览.mp4
3 I0 ~+ k( P# F# I, O+ w05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
- p5 H1 @3 U7 z6 @: w05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
* z, x/ s8 l! j' W% g6 f05-2-5-2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
: Q! H' M8 P4 g; \05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

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