机器学习必修课：经典算法与Python实战

0 x. t, l, n1 [. Z, H* g! [3 H, W
5 _$ V/ S6 K: ]+ N〖课程介绍〗
( u: Q: k; m1 u/ ?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〗
& Y$ O* V9 q# V. O01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
* @; Z0 Z* T8 o02-1-2初识机器学习.mp4
# }  |, A$ m4 f" H7 {- L5 D& K02-2-2-2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
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
6 F, c" u) _& n  h- b) F3 |
* I4 J7 q3 V1 \' s  h8 s9 I  D03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
5 }1 m- |3 n! P. R% K! C& P03-1-3课程使用的技术栈.mp4
- }, ]8 d1 }! |+ R03-10-3-10Numpy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
3 C4 ]. Z2 d8 M: d03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
. J3 f& ^, E, g+ P0 z! L03-14-3-14Matplotlib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
; H& h# @$ ~* t03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
( `& X7 W* r" `  |% S2 o03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
, V) ^9 s, g8 A! t03-7-3-7Numpy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
- r4 s& n! ~7 k03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

! x2 o$ Q" Y! \04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
& g& H' b: N2 C8 P  {9 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
04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
% k* e) M7 c( O/ g" {  E04-7-4-7特征归一化.mp4
( j. L, c2 u: r( H% t7 f04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
1 U  g% Q7 n/ X! N
05-1-5-1本章总览.mp4
- z: D5 j" p4 |6 y! W05-10-5-10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
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
! Z4 }( m$ D- C05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

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