机器学习必修课：经典算法与Python实战

4 z5 l# s* t! F5 N  g8 \$ ]# \- k〖课程介绍〗
% R2 |7 O; @4 N, y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
; B1 E( A: k6 {: j  n
02-1-2-1本章总览.mp4
+ C4 w" ^) u, X4 C- R) j6 G9 E5 M02-1-2初识机器学习.mp4
+ Y3 P+ |' J8 H( c/ }02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
( }+ I2 Z3 j1 C02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
0 ~3 s- H5 e% m$ R% b6 d0 N02-4-2-4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
; q4 f# R( R) q+ |! x- f; M3 U
03-1-3-1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
" ^! o$ i4 e! l5 W" |9 h, A/ [03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
# ^7 ~$ h% ~; g6 t% {+ c1 l& X03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
) R# ]7 Y/ Q+ p4 r03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
; j, Z, M0 b7 ]03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
; w* H9 f/ B& f03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
" I$ z/ Z* B! d: R03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
, d, P# X3 P$ [: c  n& Q03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
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
) p% e( X. X# J, i( c) N/ B9 A3 z03-7-3-7Numpy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
' F7 f  Y5 C  l- x  k/ o. [' n03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

/ N6 {6 }; V9 o& z: h* c04-1-4-1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
04-5-4-5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
6 v2 m4 E: ]2 q1 l9 r$ m04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

4 d7 `% g! }/ J% |9 l) U05-1-5-1本章总览.mp4
  c. z: C8 K; v! l; b. V( h05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
9 h" H0 Y: u5 w& l( ]8 w05-11-5-11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
+ E5 h' X% {5 j. r05-3-5-3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
3 M- l( t5 }$ y; l! J' l6 y
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