机器学习必修课：经典算法与Python实战

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# M, N6 z+ P& n$ {" U! T〖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。
" m: _, W! T! d1 P6 f% {, Z( N$ D〖课程目录〗
01-1-1课程内容和理念.mp4

) ?: s6 G2 h  Y( x02-1-2-1本章总览.mp4
2 f+ K4 u# k3 z7 V" h4 d02-1-2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
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4

9 O$ n3 T0 C! ]0 o+ P- b/ z- Y# _/ v03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
) X% E# u' W. W3 Z2 a6 Y0 k03-1-3课程使用的技术栈.mp4
: d* T5 A! e- v5 \# ~4 ~4 e. d03-10-3-10Numpy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
  H, ^' v* M" K2 K! _( u0 H03-12-3-12Numpy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
$ ]1 o3 F' u1 f  C03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
9 [+ Y4 {3 I* R* w0 d! _03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
6 N; \5 N: N8 F9 M& Z9 L/ O5 V$ i4 `03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
) \) y7 |. s5 G& M7 P; t03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
6 N% ]& C+ _8 H1 P3 ]$ n03-5-3-5JupyterNotebook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
& E5 `- N5 t, }! h03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
8 p: S' h0 D5 S. E& d' D! h3 R3 }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
) K  y2 S# d0 m6 X# q+ C) n
04-1-4-1本章总览.mp4
: ]8 F+ A% x2 ^% r& _04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
- t& W" U& q# w04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
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
04-7-4-7特征归一化.mp4
0 S8 A8 f' ~& b4 u1 I04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
4 F" v2 p- Q+ w/ a# _04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

* t* V- F& O9 p05-1-5-1本章总览.mp4
- F! o" b3 G4 ^* K6 B05-10-5-10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
* n8 x3 T, x# ^- r( ?( A05-3-5-3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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