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。
〖课程目录〗
* c; R" Z: j5 t8 [7 G01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
4 j- L6 G% M7 H/ N02-1-2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
( b) }' U% V" z# r02-4-2-4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

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
* a2 \+ T4 y6 O( p7 J( ~$ Q5 l( F, ?03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
" N' I# _. b$ o03-11-3-11Numpy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
6 J. A  {' y; u6 P& O, Q0 X4 G03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
; l" O5 Y: a7 Y- m& {& K5 I# F03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
- N# T" A  Z/ _2 A+ R03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
- q% n: f7 g* n03-5-3-5JupyterNotebook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
$ q! c$ f1 b# x03-7-3-7Numpy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
* K: p1 L  ]: f* s+ o: D; _1 X  l03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
7 V, b% a6 h  b! `3 R0 k04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
' s1 X7 J4 y- c2 m7 F04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
) {( u" u0 b3 x$ Y: U4 {04-5-4-5模型评价.mp4
" ~- ?4 z7 {. k2 m9 d( f" ~04-6-4-6超参数.mp4
4 m2 z5 j, `) ]" I) K  F04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
  _4 P4 m8 m) D3 }- h' [7 L04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
' O* A9 R& D" z6 s& L( l
05-1-5-1本章总览.mp4
6 y3 m) v! U& Y# c: W/ ~! E05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
4 N9 b3 M( c, e: `05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
" r6 t5 E- X( N1 y) b& n6 r. k- v05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
* q6 E* Q3 T- F# y05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
; T8 m5 _6 Z4 q  r- Q05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

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