机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
1 e9 E$ v" K' c- a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。
" w3 j- r: ^0 \+ Z〖课程目录〗
# H* Q* {' r4 \5 W1 n  u8 R01-1-1课程内容和理念.mp4
" G5 q1 X' h+ ~) {, z3 O
02-1-2-1本章总览.mp4
  ~5 j0 l. b3 U. x# ?# b" B6 ^1 ?02-1-2初识机器学习.mp4
! l7 [% v/ A& r$ I02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
1 d. L6 E  F1 t# q/ |) j( t& ]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
- k0 f! w# G+ M3 B) ?02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
8 L# v7 f4 x6 y2 Y
" D0 C; S! \5 K3 J  G03-1-3-1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
( ^& y" d6 o# G4 I- {2 w03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
& U0 H0 U; y2 R. _03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
) c, O! n% x( d$ r4 u03-12-3-12Numpy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
' n1 Q8 H2 ?) A" Q# `/ _& X03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
% s# L! ~4 ~0 _1 t8 a$ k03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
+ F1 l2 @! |9 j8 y, G' p03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
" C( E7 s1 H+ |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
; Z- m6 I, g5 I7 F03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
( S6 T1 g3 b+ g, c  }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
% d$ R- L8 z/ X- w2 O. P2 P, P
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
04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
. n' C  d8 y8 N& [" t0 |! R% D04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6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
, Q" z1 X8 q* B3 D7 z04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
) G0 f# L9 N- p% D4 C
8 G+ l8 z+ P) X% n5 Q; P3 o05-1-5-1本章总览.mp4
4 X8 o" l% I9 N( W. r5 r05-10-5-10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
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

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