机器学习必修课：经典算法与Python实战

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( X' Q/ q. ~9 m8 T% d  Q6 u5 v/ o! d〖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。
0 Z/ k3 v! |9 m) [7 W/ I〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
* ^% a. B5 }9 q& Z02-1-2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
7 g& S( F( g" Q: |$ E7 ]7 F02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
. H. X7 U/ M# Z$ x, c* s5 h02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
, k+ K- }9 ]. N2 H: x02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
  ]* ]  G+ j# {, }
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
, C6 [% o  T9 }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
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
! x* o: w! A# ]( O$ u03-14-3-14Matplotlib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
' N: x  d7 Y. c& m+ ?* s03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
% g/ e# U* R1 e. C03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
$ }0 x1 C/ V; I7 d# I9 \03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
$ E. O3 B9 u9 P- o1 `: K03-8-3-8Numpy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
7 w3 a  W6 z5 c% z' T0 F
+ `9 e7 ^  v- r0 ^04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
* c* c8 s8 [# f, c. F+ S- {04-3-4-3KNN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 y; @% U! I0 X) H. l( {04-5-4-5模型评价.mp4
: d( [! L! q: G2 ?$ y3 I5 w# d04-6-4-6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
3 ?" T8 P3 ?9 e8 X7 o; N% K1 L# N04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
2 s$ G6 O. W3 h  s2 c. s8 w# o05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
* o5 _* D4 @& F05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
3 r4 k8 W& P% q# O  e6 _" k+ Q9 s05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
' }3 Y. A) T! M8 h  s' @  {05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
/ S  e5 A( \" \) L05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

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