机器学习必修课：经典算法与Python实战

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' \5 }3 o. ?( A〖课程介绍〗
) G' R2 `9 T2 a' `7 N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。
+ B6 S6 ~  z& @, [) P2 K3 e〖课程目录〗
; l7 z$ v* M/ Y" t( M4 T' z) N/ W01-1-1课程内容和理念.mp4
  k' w# {& N* k& u! r
02-1-2-1本章总览.mp4
. J, J( F$ l  _( P7 G02-1-2初识机器学习.mp4
) i0 U6 S, O$ Z5 S+ V02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
7 J) K+ R; V, z/ h1 H# Q& _02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
% S4 ~8 K) E' U' W% b; Y02-4-2-4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
+ _. s4 F% F7 E6 j% h+ L6 U
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
. i  H3 s- ~$ v6 }03-1-3课程使用的技术栈.mp4
, _: B0 b, x+ y* W03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
: U& W+ B, _: Z( ^; Z4 E. V03-11-3-11Numpy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
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
, q; z6 ^& `. B/ p$ y03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
0 b6 u) y! Q$ |% ~03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
+ J* I9 }+ z# e  x/ E* [; e03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
# Q7 I; T3 p, \4 {03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
! p" A; u: Q- F. ~4 G03-7-3-7Numpy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
0 m' C% P, g* P03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
6 i/ E3 r$ `0 X" m
04-1-4-1本章总览.mp4
1 e* m! l: k6 u4 S; r( h9 b/ S) J04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
/ z7 v& x7 l7 M" ]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
1 Q  w  D4 n; H4 u; D0 t6 M$ s2 |04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

+ j( c2 @, G7 v) \0 L- z) k. s05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10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
& \- W' l9 |4 L9 W05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
/ P7 e7 V2 j7 c- x! I) g05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

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