机器学习必修课：经典算法与Python实战

! Y2 F; A- P0 w/ t4 L2 y: u# ]〖课程介绍〗
0 a, ?- Z2 C0 u$ Y$ Z8 A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〗
+ ?/ a# h1 M: k5 Y& Q1 A01-1-1课程内容和理念.mp4
) U! U5 B9 S* b, i4 b& S
. G, D* m3 ~) C' T) g  u( ?; J02-1-2-1本章总览.mp4
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
1 L9 m6 u4 O2 D% X02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
; L% W9 L( S" v: i02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
$ ~5 k# w# i7 h
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
0 j2 O2 y; l: ]( ?, S8 H. h  S03-1-3课程使用的技术栈.mp4
1 o. T0 [' Z: D5 E1 e% G03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
0 L. d. A5 R3 x4 h5 v03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
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
2 S- N: V% P# W  H7 a2 ]# j03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
$ S* y) y2 c2 t' T3 q03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
4 r! c6 j: V. R% R% a03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
# d6 ?3 D( E1 g  n# U5 i. J% H& n03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
" Q4 U9 O6 }1 o) S8 Q# s$ W; ^03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
" w' E4 E, z+ C2 j  w+ U03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
- [. h1 l$ c* Q/ Q03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
/ n; c. w% T- E4 l03-9-3-9Numpy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
$ U4 M. H8 g- A7 Q" K9 L04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
04-5-4-5模型评价.mp4
0 R8 I( t' j& r  l3 `3 r; k04-6-4-6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
- D5 x; `9 D+ H04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4

05-1-5-1本章总览.mp4
2 i/ f( w/ L- T5 w4 `8 X, L05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
9 f6 X- D9 S2 f1 k05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
; p2 N# R0 Z3 g% K! @9 @05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
/ \8 R1 m. @8 R2 y: ?05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

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