机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
' \( Q3 `6 k8 j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。
. D7 T: S/ k5 C  A〖课程目录〗
. G; [/ Z3 Q: b: J2 b01-1-1课程内容和理念.mp4

2 o9 G4 \! ?/ N" \0 R$ H02-1-2-1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
02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
/ c- i/ v$ `2 c- w) \6 s02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

, p4 K. Q3 n' c" c  P; y& _5 q7 U03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
* p1 `0 ^+ C: E" L* G% y% i+ G2 e2 f03-1-3课程使用的技术栈.mp4
- v. C; O4 V' R  z9 Q03-10-3-10Numpy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
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
" I: X) Q, @3 M03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
2 I0 |+ m1 k* Y: w8 ]. C# i7 L* b03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
4 Z9 A% L6 c/ H8 O# c+ G% O03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
& t& }/ [3 ]& O1 J5 b; A' K03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
4 P  e. Y. q' D4 @0 z03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
  F. a& W1 W9 b03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
  o. Q1 H( q1 }03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
' c8 o3 Y( G- c" ?! v3 q2 G03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

* p7 k2 k, u  I! f04-1-4-1本章总览.mp4
. s9 _1 }* J# U& k# L7 }04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
- C$ I* A1 Q" d" w" e5 q6 O! B04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
- V0 Q4 S2 _" M04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
# R7 J6 d, C7 \3 }! h( I* Q04-5-4-5模型评价.mp4
$ g3 w, Q; U6 ]04-6-4-6超参数.mp4
4 C) Y. J5 a- k& @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

05-1-5-1本章总览.mp4
- H$ F% o% Z- ^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
! z% q! j- l2 U. A05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
( T- F- H7 }' 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
/ B( V  F) |. o3 C. }& D. c
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