机器学习必修课：经典算法与Python实战

; V3 n; C* ~8 V/ Z! p. S; Q〖课程介绍〗
6 b3 u0 n7 U; w( 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。
& r" m0 v5 U8 x3 Z3 n( u& d〖课程目录〗
% ]5 B$ ~; A+ l1 R4 p01-1-1课程内容和理念.mp4
& S8 g* n8 S* u1 q1 j" P$ L# ^
02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
/ F- x8 W( ~2 o5 y; o02-2-2-2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
  a8 h, Y9 N: H3 u02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
6 E; P8 h1 @; O/ ]" v" `. }% K02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

9 t! C8 d! u9 F9 m, H03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
/ x  Z6 l8 r  j, i  c; r03-1-3课程使用的技术栈.mp4
1 n) m; M; p; U$ x* Z03-10-3-10Numpy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
0 s, a7 g9 ~7 a- }2 r+ z03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
/ N; z+ `! g/ ^2 N03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
7 C& r+ F, Z+ j" O- _5 c) L03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
* s4 S1 k/ Z$ Z8 f$ F03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
/ X7 k1 z9 W6 @: C' A: y2 P2 [03-4-3-4JupyterNotebook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
03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
3 F" c( N$ V5 T3 r03-8-3-8Numpy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

! b% h- E+ C' G) C; l04-1-4-1本章总览.mp4
: J7 R# N- {: j04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
  b+ Z1 g. T; u2 _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
- d8 f5 o6 S3 v8 h04-6-4-6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
. a' L9 V( T$ X0 O0 B; ]04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

" n* U2 P  t( P. B; U05-1-5-1本章总览.mp4
: O$ i1 d0 y2 |  R05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
2 H3 i- f' }7 ?! Z3 d: s# b2 _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
: u/ z* S( C7 S, s) u6 y8 g4 r/ L05-3-5-3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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