机器学习必修课：经典算法与Python实战

3 @- X1 I' p+ N0 s〖课程介绍〗
: l' p: Y) J2 s/ K6 N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。
! t$ K" Z) u8 X5 [. y( F. Z7 f〖课程目录〗
0 Y, T& h& p( o+ W" N2 z01-1-1课程内容和理念.mp4
3 `2 ]: {$ N: e* E
) a# [  E. U" e- P$ Y02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
6 j: d8 v. i& \' {4 P  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
0 o, u0 Y% J& w* ^  i02-4-2-4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

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
03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
3 {7 @; y6 r) d% _03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
9 P. D9 B2 A# v+ ^( V' O03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
- ?( T+ n; V! U) g03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
( u: P. b0 {. b; D1 F  U, O. c( S03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
3 X; s! p' i) J8 ?03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
1 G% q; @% L$ C! m3 ~5 \% a5 O03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
4 [9 O2 F8 U/ ?5 O; b8 p7 i8 s03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
! O* c$ f, P% c# u1 l0 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

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
' T0 ^. T! U0 Z04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
2 u$ E: ]) G: i04-5-4-5模型评价.mp4
) ]* ^5 f- E% {1 J$ f04-6-4-6超参数.mp4
8 I* f$ F  }& c6 t04-7-4-7特征归一化.mp4
8 r0 p+ B* Z, N" v04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
! S4 S$ z+ r8 z& x; l3 Y
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
& M7 D& }8 x$ |05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
/ N! Q! |! n, T; C05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
( e- {2 t: M+ p05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

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