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〗
01-1-1课程内容和理念.mp4
" l1 D+ V5 y% j6 ~" X/ J1 B
/ n+ b5 w% U4 V5 T6 S, B/ G0 N02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2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
7 Z4 V8 m* Y$ K' i$ d5 _3 f& j. a5 T02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
5 h( n7 F+ d- {4 W/ h6 Q02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
/ _6 r6 u) h# @" ^+ C$ U02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
0 a; K. `9 n1 v- X, G% w% ]
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
, b0 {9 u. a3 n( G# z03-1-3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
( g0 u& c, Y( s6 k- L& p03-12-3-12Numpy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
, f. R  u7 a& }2 t; a2 `, h03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
+ t7 l# Y2 A8 o9 I$ A2 E7 z8 J03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
: P' O  s* d. B03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
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
" [0 z; b# z$ k8 ~. a3 b, z! ?03-8-3-8Numpy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
- A/ K9 @& H6 X2 A' m  P; Y) y. O& M
04-1-4-1本章总览.mp4
$ e% ~: ^0 @5 B04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
" E& L2 X( q. j04-3-4-3KNN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
7 t0 Z: L4 n8 Z6 Y) O04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
, D( ^* y. X; Q8 T  d! S+ b04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
" m/ k# T4 _) D% q4 D: m) |04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
* F  Q/ W6 Z: i8 I! f
. _2 _, g7 ^! u  G  J. g) E05-1-5-1本章总览.mp4
7 T- k6 b( L% F3 s+ K! b05-10-5-10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
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

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