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〖课程介绍〗( M3 ~) c1 N* ~$ D
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。
$ L# b! H- m1 C〖课程目录〗
# ?: N6 T t3 K/ Y6 _: H) S01-1-1课程内容和理念.mp4
; F2 P. Y) |. y; I2 E+ N# I: N
1 y: m$ C* ?/ [$ m02-1-2-1本章总览.mp4
7 a8 t( p E- h; }02-1-2初识机器学习.mp4& y1 |- @* }6 O: T$ p+ f0 L! `
02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4! f* Y) q) l( W+ T! N
02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4: Q3 r2 K# x* A% o9 Q4 `6 m9 A
02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4; B/ Q4 R8 q) J L! k( B" \% V
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
$ K |! Q1 L/ L2 F! G+ k: M% J: N+ Q9 e8 `' X4 z! N( Z; j
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4) |, n4 A5 L4 r7 m2 c, [0 p
03-1-3课程使用的技术栈.mp48 Q0 y" @4 l4 H0 e
03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
9 l- d0 ] y4 }$ g5 M4 d8 N03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
8 n0 Q% Z. H+ R) a3 {03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
' A# Y( F7 v/ N3 c8 V03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
0 x+ F: x, q$ a/ T' `* \03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
# c$ I1 c: r7 c* y* q03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
; J6 Q" _3 P# H) F' s03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
# Z3 g! \1 S6 \03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
7 ^* k" b6 ^+ |0 U, `+ l# u03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
5 x3 d5 m3 g W. i# b3 ]03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
4 o- N5 L) E0 Q3 |+ t4 r- ?7 Z4 p* m03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
8 q4 H: Y0 {# }4 `) u+ Q; u03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
- ?, t' J6 N: b03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
# s# Y. i9 `- j+ g% j7 m2 R# S) B' z5 w4 {7 P
04-1-4-1本章总览.mp4
" {* p2 U. a$ h3 V04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp42 f8 y& H0 q5 c9 T
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
& o0 s0 M6 V& }04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4* x2 [8 j% }4 O5 S: p: V& @
04-5-4-5模型评价.mp4" n4 t3 T9 O. ^! k% g8 {# W
04-6-4-6超参数.mp4& B) V8 |# Y! \" j
04-7-4-7特征归一化.mp4
n% T. L" ^5 q5 J04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4, e6 h c5 X, A. K
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp49 T* D6 @8 h4 h( E( T. p
9 l2 w6 o) X' Q/ s1 \0 x
05-1-5-1本章总览.mp4
/ A& H0 `" k) X' \9 u05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4$ V W8 ^) s g
05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp46 C. M% \. O7 j* U
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4: @& |; N: W6 Y& s0 V" ^3 l3 n8 e
05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
6 \# e; J, K7 W7 ?) [05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
$ Z# m' s( @' }1 m. `" z' \% A+ q$ g: B
9 O' ~" y' S. _, [7 i〖下载地址〗- _2 V1 {: P, H0 ^7 k; k$ {) ^3 l
+ ^0 g' y8 q/ C, @ B3 Z
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