机器学习必修课：经典算法与Python实战

0 `! m1 R1 c, T: c〖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。
; `0 `( l) h2 h0 y2 r- {〖课程目录〗
6 X: Q( Z$ q8 ]8 m1 p- C01-1-1课程内容和理念.mp4
) M8 {5 r; y( c
% X! A* o) f: ~2 h( `/ x- {# y. O; L. U: I02-1-2-1本章总览.mp4
4 V5 }. U& }* K6 g: ^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
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
: m6 i0 A1 X, I0 M9 k* [& {" q; Y02-5-2-5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
03-1-3课程使用的技术栈.mp4
; H/ w( R+ f$ l: {4 \03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
6 e3 n4 \5 U: T# w03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
, ]2 r. A7 x) U8 z, k  g+ l; x03-12-3-12Numpy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
- U7 \5 z6 C; L9 V+ {! U( {, Y03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
* X7 l6 R- M- w/ P4 u4 e; ?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
: k: L2 _" [6 I9 X; o' n03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
" e8 f# v" y' N9 Y  G3 R3 ^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
- n3 v2 t8 `' i. l  k* t: y03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
" o) ?& g* K1 W; X03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
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3 B" W3 T' U* J2 z* y7 F& E04-1-4-1本章总览.mp4
4 ~8 b# C& X  D' M! ~04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
1 V& g* a. Q/ G3 B2 q, {  a04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
7 y  g9 ^5 L7 u; }3 I04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
! {; y8 \" X5 e- t# X. n1 \( X04-6-4-6超参数.mp4
04-7-4-7特征归一化.mp4
  M1 v- H+ w: W/ G04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
1 T8 }# q" [  t* X. ~0 r& t04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

. d: p( \1 g7 a3 A' K6 s! h05-1-5-1本章总览.mp4
/ I. ?$ s; Z8 k0 R( Z! g: B& E05-10-5-10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
, p% I; `! z# Q  s05-3-5-3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
$ L9 p  b5 \7 Z4 J
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