机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
& D6 T' y, `0 a9 n# [$ F4 O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。
( x1 T' V& F/ P$ h: Q〖课程目录〗
2 J9 {# ]0 w! R; J) a8 h# Y01-1-1课程内容和理念.mp4
, c$ A) |5 c8 P
" n& z( M  h. e6 @  j7 P: B0 \02-1-2-1本章总览.mp4
3 u. e" _* P( {& N) F0 c2 E02-1-2初识机器学习.mp4
, ~' j$ Q( w: `02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
! a9 ~+ A: L8 w02-3-2-3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
3 p8 ^( r  O4 W! f5 {$ w2 F( n% s) M0 X
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
. w4 s: l. B. d- z) T03-1-3课程使用的技术栈.mp4
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
& ^1 s! s- g6 d* Z: n5 V# a03-12-3-12Numpy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
. x5 P4 K5 I! Y$ ?3 [03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
% s; z1 P1 W  l& k! D03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
; i! A) E1 d2 o5 o: k+ F9 ?03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
5 p! @! W8 H: U: c" h03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
( q  ~& o2 Z/ H6 e# {8 v' }$ |03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
- T/ T% H: _7 e, G# |3 x( |: @& s03-8-3-8Numpy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; }$ F9 d. ^9 E0 j- [04-1-4-1本章总览.mp4
: m  N' `: e6 s6 C5 [! ?$ y( T04-2-4-2KNN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
( j8 d( ]' c: z2 a1 W: r6 {6 X2 D04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
4 I+ W. ?4 d# j04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
! L6 `) _3 G6 L. Q
* [2 G" L2 U4 z( f4 Z4 z. j05-1-5-1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
: o( B3 }$ N1 H5 T# e2 [6 `; l8 y05-3-5-3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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