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〖课程介绍〗
. k6 r2 R$ B2 O# I) c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。
' G# o9 @, ?: I& A〖课程目录〗/ ]0 M1 u$ Z+ w7 X4 B+ @; c
01-1-1课程内容和理念.mp44 M, {2 r$ s, Z2 W( }) } }
, J& a& g! b" h2 s
02-1-2-1本章总览.mp4
* Q9 z9 R# t5 c! D# U- O02-1-2初识机器学习.mp4; I) N F: W* _* V; t+ U
02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4$ x4 P) F6 D& P: ] P) | Z1 I
02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
. S H% g g1 m, U02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4- ^. x/ |+ q3 m( e( X% V
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
+ Q4 p) ?0 {; I" a9 F, h4 u( e! A) D$ m5 e8 J4 d! {
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp47 S7 y$ V5 {& K9 z( n$ X5 K# \
03-1-3课程使用的技术栈.mp45 a- r2 A" }8 |6 B0 |& h
03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp40 I! M; J: u0 H: s7 Z* m
03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4" l4 S) }. a& z5 y6 a- H
03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4; O) [/ \# H; R) d) z! A* ?' }
03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp40 |, `5 a4 Z9 F: W$ B# A
03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
5 F0 z8 Q% J. h# F9 D6 m( a03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
( x0 i! ^: H) b/ Y9 Y5 t% z2 `5 ~03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
- w& r6 U% I- L03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4% j g$ P% a' I# S
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
K% r% o7 `# O5 `% `7 ?03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4, g! F% H6 N8 t: k/ w
03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
0 k4 q9 T. x1 e5 ]6 |0 n03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp48 }1 A5 e6 \: D! T- C1 k( E
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp41 H8 @; H N2 _. T/ s2 E% a
: L D0 q1 o, ^- b
04-1-4-1本章总览.mp48 a a% ]( F2 s' W& Z! x& a+ L: P9 f
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
1 `8 a6 {% Z) j- ~9 `; ~! u04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4. J0 J: Q. j1 f1 H! A2 p
04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4; `: W. s. _/ I2 I' K
04-5-4-5模型评价.mp4% {3 g2 K/ q/ m7 h1 ]. b
04-6-4-6超参数.mp4
0 N" q7 F$ u5 h04-7-4-7特征归一化.mp4, I* i; s3 ]) I# E7 v
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4) ~9 x. t8 l; i. x" G( v# w. z
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp47 S- ~! `8 @* V, N! }9 V
9 G: _) I2 k0 {2 v5 \
05-1-5-1本章总览.mp4' p" o0 [* w; q! _
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4: y$ z( V$ }& E0 u0 Q
05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp40 l* |: b& ~( g5 A$ F$ ]) J
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4* D4 j! r# X9 Y; m
05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4+ Y$ ~5 i0 X1 ^( v4 y
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
. V: ~; g' r, N0 [7 y; E% n3 t3 c! @# v6 f+ a8 _
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