机器学习必修课：经典算法与Python实战

' _* R5 R, b1 l  B4 K& s6 a, A! s
  o3 R" \7 w5 z+ S" [! u〖课程介绍〗
- w6 J! c- e' w+ v. u4 V" [. k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〗
4 ^" a3 Q- R0 Y01-1-1课程内容和理念.mp4

7 n# _1 [) `. ?( Q& Q! [02-1-2-1本章总览.mp4
02-1-2初识机器学习.mp4
' {# v# u  _# S8 T' T" t4 l9 I02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
5 l7 t5 ]- d3 v  C; l2 x2 b02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
  [: d! Q8 n3 q' N/ Y: I, r: }02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
, q0 O( {- r# Y4 K# T4 Y02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
% l- r+ t5 f& d, d
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
$ {) [7 n) O7 R  x  |6 G03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
3 ?- a* @" o: H. C' B1 b4 J7 `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
4 m: P* }: m3 \; x8 c! K4 `2 O8 i03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
/ i' j; ?+ Q1 L03-2-3-2Anaconda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
3 O+ I; p. u( j$ \+ C03-5-3-5JupyterNotebook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
* K7 ], _7 d) w* D+ p03-7-3-7Numpy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
8 z" f" {3 v( P# V1 u# v- Y
8 n& g2 g- t' |  E; _1 y2 h04-1-4-1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
# a: y- J6 r/ X% o# y04-4-4-4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
04-7-4-7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

05-1-5-1本章总览.mp4
/ }2 F3 @: X4 V0 v; B0 b05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
; L- ~* ]- [/ y+ c7 ~* n5 z05-11-5-11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
+ ~8 k* F* s2 d$ a( h1 k05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
* `$ d: V$ H: c* v& E05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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