机器学习必修课：经典算法与Python实战

% V9 s8 u. q6 q6 W& z  ~' ?〖课程介绍〗
/ Z4 q6 {% M$ ]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
1 q6 z& D3 \, F4 q( h; H0 r. V
3 W, j3 {# O) }. ^8 S2 p; Y02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
' k# k4 B% C1 O( A02-2-2-2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
2 U' a. m+ W- v* C$ O, [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
2 O1 q$ \" B6 j, }' K
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
3 v7 Y; {: m( d% A03-1-3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
, i, `3 L7 G. ?. n03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
+ U' A) v& i  ~+ s03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
! f# g! B: i5 q* u. n5 V+ T03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
0 m; ?; ?# s* r+ z4 M  C+ D03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
7 V7 e$ a& z3 b' E! c. [03-2-3-2Anaconda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
' C) I7 D+ I# ^5 i5 Y03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
( K  N( j9 ^4 X1 e  Q' y03-6-3-6Numpy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
& k, q- c8 M  y6 n03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
# ~2 y3 U5 U: {+ U03-9-3-9Numpy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
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
04-5-4-5模型评价.mp4
04-6-4-6超参数.mp4
7 r: b0 d8 P4 R. s% J# ?5 m; M; S04-7-4-7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
# R% d' h0 z. j5 M5 j
: M! f- X; \0 `% ^7 L4 u' t05-1-5-1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
/ z' |9 Y' I) G4 U7 _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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