机器学习必修课：经典算法与Python实战

〖课程介绍〗
4 t# N; ?0 _  U  i4 Z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。
4 a- q2 B, Q* X! y6 x( M〖课程目录〗
- `* C# q8 u# `# k! \01-1-1课程内容和理念.mp4

02-1-2-1本章总览.mp4
2 s- E/ U& Z; [) s02-1-2初识机器学习.mp4
2 E. n8 r" B! s# n02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
5 q, v& ]+ H! ?" W/ I( q02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
  r9 i! A# \# j' a02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
4 M1 G0 @7 {. \- ~$ l1 [2 m02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
9 I& h& u0 G# s+ g3 X' V! b9 T6 a
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
* V! o$ {& l( f& B03-1-3课程使用的技术栈.mp4
1 ~# Q# \. n& F. p# O) A7 t/ g03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
" e7 ^/ r' X) r0 e6 y3 c/ L  E& R03-11-3-11Numpy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
, T4 M* D- _" M$ I3 X6 r# d3 j. ?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
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
4 N( Y* k& \  l1 P" ^03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
  L- S" N( [. A5 S: x03-6-3-6Numpy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
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4

% o1 m! t/ T% |& z$ P04-1-4-1本章总览.mp4
* o, I& _0 D6 `! b% ^9 J04-2-4-2KNN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 X. T* j; m; u; b2 I) b# }04-5-4-5模型评价.mp4
# u/ Z1 B5 W4 F4 F) I; D$ Z04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
2 g  k, M  g! H9 T+ X8 m04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
, d( K2 H; T& Y; L/ Y( y04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
  G( D, e. b  [, o# K* r  g
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
05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
+ U% i$ W0 Y, O05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
2 _8 [/ g8 |6 i3 H! ?5 v05-3-5-3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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