机器学习必修课：经典算法与Python实战

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〖课程介绍〗
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。
/ [& a" }0 a; P% s〖课程目录〗
/ L8 k% n% B- H1 O01-1-1课程内容和理念.mp4

! l. u' R3 Y7 Y02-1-2-1本章总览.mp4
2 _  ~* o, c3 Y; J+ M, t02-1-2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
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
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
- S# \6 U* _7 Y- D, ~
$ x6 @2 K4 O, T03-1-3-1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
" I1 T! c# i; o+ Y4 ^0 |03-10-3-10Numpy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
& c0 U: F! V# w+ o3 F/ U8 F03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
' C6 ]+ ~4 _$ T7 }' \- p( `2 _: i03-13-3-13Numpy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
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
; m% _: V8 b% j! h5 w4 @% F2 c03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
- K: P+ e/ C4 X03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
" }) y, B9 }2 ?' y& h  p03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
' t! G, \) _: U) j) x  {2 L03-7-3-7Numpy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
4 l% w. y% K8 ^03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
; U9 S# Q/ v# s( g- O4 @
! O/ H+ Y$ Z  ]2 ^( i04-1-4-1本章总览.mp4
1 C# }9 V; w8 Q) q04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
+ ^7 w2 J/ N$ s04-3-4-3KNN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
  E: K8 [/ S* j! v& o; b04-7-4-7特征归一化.mp4
# s8 a8 f& m0 v' }4 {+ T2 B04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
9 c# ~0 m# ^$ C; a& b
6 ~4 N/ X! P6 m+ ?05-1-5-1本章总览.mp4
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
1 i7 m0 p; C2 R! U; d! c05-11-5-11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
5 s/ h: g8 U  i0 G4 ]1 ?9 Z/ O05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
2 |# `1 ~! p0 q, d05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
2 r; U0 p6 X+ [* a5 u7 S" d3 X
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