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〖课程介绍〗0 @0 U A+ ]9 w9 F( z" T6 [. E( r" \9 K) G4 z
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。# f- q8 f/ ?* w: L9 b$ x
〖课程目录〗
$ O0 T {( j ^' W5 R9 V& o01-1-1课程内容和理念.mp4
. @, Z H1 z4 {1 O# p) L0 G
6 y2 `7 @% N& Y02-1-2-1本章总览.mp4* o' o* s0 N0 U
02-1-2初识机器学习.mp4: i, h/ Y3 `2 d8 ?: z* ^9 N
02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
& y0 j5 Y- i6 H/ @. y$ I02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
, [0 J# h, Y( A2 D4 k* M02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4) N7 l& c+ U7 Y7 s$ ]9 c) L5 n3 q" i
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
# ]2 c* S; T" t' k3 W- p/ P0 V* b7 L, u# \
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
' B3 }. ~* w5 X3 `& m03-1-3课程使用的技术栈.mp4
6 D' t4 }" i3 l" n9 Z9 p6 w03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4. f4 d* q5 Z5 }' q
03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
$ D) Q; }- H/ v' [& p. C T3 }03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4& k/ S' M8 r% F4 i
03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
1 ]9 l$ D7 l9 N8 Y- w% i03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
3 l) D9 V. A! D, b% M03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
% C! i. u1 o( R+ |4 B03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
9 x7 e& l. F0 y03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
# k" C# D& Y5 X- E& [- H' W" Q1 L p- |7 m03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
% \* E) u8 O$ F# w# t03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4+ p- U9 y5 E) v7 t0 q
03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
" n8 A1 G/ X' N; W, Q j03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp44 _ s. D+ P: O# S
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4' Y1 l3 ?+ I- g
! [# @! `6 c- M' |2 Y
04-1-4-1本章总览.mp47 A4 B ^3 E: j$ @0 [) K
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp47 Q$ ]8 h1 B8 P9 l
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
+ e$ y0 S# M; b& F$ ]04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp49 `" U1 k1 @$ |1 B" n3 h
04-5-4-5模型评价.mp43 R, {2 _* J! z3 b7 y
04-6-4-6超参数.mp4
8 Z$ u5 F6 X5 ]! B: @+ S6 d- j- q7 Y04-7-4-7特征归一化.mp4) h8 Q4 w0 s% x+ y5 L. D
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
6 @1 C$ Z4 j# |% Y' w/ h3 a04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4; z5 { |2 S% V
! Q L7 c$ F; X& D05-1-5-1本章总览.mp4+ T! N y6 N" ~, D N
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
& p5 M; e( m. T2 W& H9 y/ Z05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
; M5 q6 P5 i. P% h& a: l05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4" l: c! h& J! ]- _
05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4: J% G, R9 Y% b
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4/ p& `; k( l: j
2 v* j1 [+ L1 q- W+ c. M1 p
〖下载地址〗
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