机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
! {" x9 @% n' W! d0 |& s3 e8 l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

! B' I* o; J: h  K$ Q02-1-2-1本章总览.mp4
! t; |! L. S" E/ b9 s9 A+ o02-1-2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
" o1 T/ C1 x& X3 i02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
/ X* Q# \# y  g$ G! w02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
) U, T" ?9 J9 x/ c4 \- y6 M/ C02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

# z! g% {! E  h03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
4 O3 e) S5 _% E1 K6 `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
8 @) i  Q9 d: z' V# s03-11-3-11Numpy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
  N$ Q2 R. ^) H03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
. q+ ], g* V/ f03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
& w+ j5 \9 x0 F4 U, J03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
. w% V% @0 C8 D' h03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
2 U8 y. K. s% G9 G& R" E" e" z4 u03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
03-7-3-7Numpy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
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

$ _& R( v2 Q8 l, k$ R/ t04-1-4-1本章总览.mp4
5 S) _: J9 j1 f( g7 X2 d1 g04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
0 G) J: W6 A; b+ b5 I04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
" _4 C: F& A2 F5 W5 {! @% X& r04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
" h# \$ q+ K- N9 W% P9 z04-7-4-7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
9 e) k7 g* R0 n/ Q
* {* O7 m0 _" n: {2 f05-1-5-1本章总览.mp4
# Z8 K1 H0 j" h05-10-5-10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
- |. C4 i/ f# t: W, P0 n05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

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