机器学习必修课：经典算法与Python实战

) }7 T  o  H6 I( W: z9 o, [% U
! {/ g+ ]! A9 E& ]1 s" s) _〖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。
4 H% E* A8 k: u1 m* _〖课程目录〗
) b- e; x- r4 d+ s: \01-1-1课程内容和理念.mp4
* d  b) Y  L& _2 B2 D2 u3 p
02-1-2-1本章总览.mp4
9 E5 |3 h0 U# c' x02-1-2初识机器学习.mp4
8 r6 n. i9 M* f- m02-2-2-2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
02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
5 ]6 ~, E) ], C# D6 x# I02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
( O4 [. B1 L3 G, b
03-1-3-1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
$ h# D1 U! ~" N- b. U03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
& Z6 k" E! a  _, G8 y  S03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
- c! ~# x+ |' x1 T9 n9 z03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
& c" o. Q1 B4 d* C3 G- V03-13-3-13Numpy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
5 D* t' H9 s5 M: w03-2-3-2Anaconda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
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
+ _' e; O& Z# B4 i3 V% S03-6-3-6Numpy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
+ r8 ~/ ~; Z2 `# j. ?/ v7 R03-8-3-8Numpy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

04-1-4-1本章总览.mp4
" u6 R) r, ]9 ]) L% O0 z, j- P04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
( e1 d0 z5 X4 X5 m6 [- ~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
3 w8 `) i' _4 g3 n- Y/ N" \04-7-4-7特征归一化.mp4
; u' C2 W; @; P( L1 W6 C/ ]04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
% z/ x- ~3 J0 ^2 O7 c+ w# c6 ^04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
) `5 n4 ]9 D& ~- C- P) ?% G) N
- @6 `; ~4 s$ {9 G/ k& K2 y5 G% E0 A05-1-5-1本章总览.mp4
1 }. w1 {8 `" W7 k- ~" S05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
1 \' v# }6 ^5 S, i: ?- r0 a05-11-5-11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
) D1 |5 X3 q5 \+ B0 e. D05-3-5-3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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