机器学习必修课：经典算法与Python实战

" v0 [6 g, A' E3 J' J〖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。
, j) r! S0 c0 c5 ~: O( n〖课程目录〗
& H$ `( o" L% A, c) k7 I2 A01-1-1课程内容和理念.mp4
" F* N" X4 r$ t  o" H0 E* X  A& i
02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
% b# d$ l# q5 d* d' ?% R02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
7 q- ?5 x! `" X) `5 }$ N5 b02-3-2-3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
1 b+ w/ K. W4 F0 [" i02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
* s5 B; h3 g; [$ n9 f5 C
5 a0 H& c' N5 B5 z: U+ k03-1-3-1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
- _: X+ }4 n! N6 ~0 v  E03-10-3-10Numpy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
& u2 L+ \7 S5 @5 X03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
+ j. `+ ]4 Z" k+ C# G& k% r$ }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
& _  ^  U) I6 K  U03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
0 a! @7 G. d" ~/ J3 q5 T1 t: A03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
3 r* Q9 J/ ^/ }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
03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
  k2 I- Z8 @2 f; z- \+ i; X5 h* o03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
2 c3 V# m9 H% P; R( y0 j' Y
1 [$ U7 D2 t! z6 r% s+ o04-1-4-1本章总览.mp4
04-2-4-2KNN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
1 B; g, v& F. c& b8 o+ X5 u5 H04-5-4-5模型评价.mp4
- y! D9 o. T, W  {04-6-4-6超参数.mp4
% ]! Q& x7 K$ ~! o1 M) s  `0 M04-7-4-7特征归一化.mp4
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
! E. L# s, F" {+ q1 s/ `+ U
; U* n( R( v% q$ I# ?05-1-5-1本章总览.mp4
* s. x7 A) u! K3 Q05-10-5-10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
05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
5 b8 z8 {5 P$ n/ {; D05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
! p4 k! z) i9 c
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