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〖课程介绍〗
, [7 m- n# e; i% z: B* b1 p) e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。7 @: x0 i! ~7 s, D) l; J
〖课程目录〗
) z9 F, l J: f% J( N8 r01-1-1课程内容和理念.mp44 ^( f+ V$ s. @2 F* @
$ Z0 X1 Q. ^5 h% F+ y. P
02-1-2-1本章总览.mp4
& g. s9 p( H8 @6 t02-1-2初识机器学习.mp4& f1 M$ u( U1 Z8 C
02-2-2-2数据长什么样:常见数据集、典型实例、如何使用.mp4* i2 M4 Z Z4 N' H& \
02-3-2-3研究哪些问题:分类、回归等.mp4- g/ i4 W% T0 H) \! t# J7 T
02-4-2-4如何分门别类:监督、无监督、强化学习等.mp4
. Z+ Y9 v) m+ E( z02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4 {! y$ F" @0 k" r) Y+ S
) b# T0 _& U4 l7 L* g" s
03-1-3-1本章总览:相互关系与学习路线.mp4$ @* J+ x; @; L3 e! }* g2 `
03-1-3课程使用的技术栈.mp4& F0 L. A& G6 ]" o! V% I" \
03-10-3-10Numpy数组矩阵运算:一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4& g7 ^! |. X% f+ H8 ]
03-11-3-11Numpy数组统计运算:常用的都在这儿了.mp4
! s/ s: B- O: t03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp44 s, x4 o' k. ~5 f4 p% U0 S
03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
+ C4 }8 g6 V2 a `9 I03-14-3-14Matplotlib数据可视化:基础绘制与设置.mp4
9 M9 t" j4 A$ A0 H1 Z. S- G8 h5 C% U9 ]03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4; B3 X* E! _/ g+ n/ W
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp45 _* I) U' G( k7 c. p2 y0 ]
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
) a9 |! @" K3 T G6 T' K9 V# F03-5-3-5JupyterNotebook高级使用:常用魔法命令.mp4' k6 I6 G: Z# D) X. h
03-6-3-6Numpy基础:安装与性能对比.mp4 b" K$ U$ _* A% k [
03-7-3-7Numpy数组创建:特定数组、等差数组、随机数组.mp4
[! ~% Y& V% W6 y03-8-3-8Numpy数组基础索引:索引和切片.mp4
/ w0 K3 S6 L# F9 o03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
0 Z2 [; |8 w1 v: Y: P0 C+ @" P" e- q9 u: \/ s( A/ l/ x
04-1-4-1本章总览.mp49 t# h. h* D4 W8 `1 h
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
! N' _6 L) q3 ?. q7 `. a04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
F: s5 X; @1 H- s04-4-4-4数据集划分:训练集与预测集.mp4
4 ], ~: B9 `6 Q% t1 e, {04-5-4-5模型评价.mp4
& Z: {( Q8 b0 }04-6-4-6超参数.mp4# i5 k) W T9 ` p& j% {2 g4 D
04-7-4-7特征归一化.mp4 w% o/ G$ y1 Z" [% v9 O7 s- H# \
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
2 a6 g5 B- [& b& _5 V, n+ U. L04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
1 k: R. Z- Y1 n. t* n9 V6 O. i V; X: S9 b
05-1-5-1本章总览.mp4
, }$ ]2 ^6 v# p8 c4 V! j05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
" v) p/ I. ~7 K05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp48 C% ^9 ]& n, t7 L
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4. k) N( z: b1 ^* h
05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4/ f# n6 U# b$ T, c2 Q: {5 l
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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: B+ y& O& Q6 m( d' H4 u: ?4 j〖下载地址〗
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