机器学习必修课：经典算法与Python实战

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5 u* E/ C# U5 s+ G+ r2 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。
3 Z& ~- c7 x3 G+ b0 Y+ `〖课程目录〗
1 Y. }" U8 H$ {/ o% L9 C% c* ?& T01-1-1课程内容和理念.mp4
( T) Y. H% ^" j6 ^- E; d' W
02-1-2-1本章总览.mp4
, l5 r& i; k0 l9 H* Y2 ?1 J0 z, c1 ~: L9 y02-1-2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
5 y% e5 c5 b, A$ V6 v02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
1 @" @1 t( U& a, {; ]: S. o$ S1 i3 t$ ?. v02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
' T2 n  X; _$ f# U+ J4 I4 ~3 A2 I02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
. S$ @4 |; R; e. ~/ @03-1-3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
* M% ?7 d, M: p. X7 x0 n- n+ D( @03-12-3-12Numpy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
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
! N1 e2 J4 k% C  O( q03-5-3-5JupyterNotebook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
2 {3 u- _! Z# l" Y: b. H2 e03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
$ u! ~: `' n( j: E) F" w03-8-3-8Numpy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
0 T8 h; M% X- P1 r/ ~( g7 `+ _
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
5 O5 n+ O* v; ~3 g1 A# E9 [2 F0 c04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
8 c- m7 J2 b- r+ ^04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
4 z8 i! y2 Y8 `  ?/ O& o( B04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
8 ~5 U7 F) u' l* W$ d# y  ~3 x04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

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
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
% o) w% u) Z* S/ `0 z2 o6 C; |  G05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
5 z7 k; L4 ~$ v, j  M( J1 s05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

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