2 r( d/ y `6 W0 u; v/ _+ S1 u4 R) N/ j- }& ]9 f. ^& N, H$ d
〖课程介绍〗
- r. T n6 f2 V0 a n& F! {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。$ y6 m8 V# Y" |$ e
〖课程目录〗+ Z! K. w3 E5 m) }+ s/ R" A
01-1-1课程内容和理念.mp4+ U- B, R2 n; V& l: m
' `* \. a' ?& z9 i* J' ]02-1-2-1本章总览.mp4& v! i# N) d; F% o4 `: V' D
02-1-2初识机器学习.mp4: m# t. u/ W" I+ Z; K6 `6 X M
02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
+ L# F# m0 ?6 _+ B; Q8 E02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
' l* {1 ^& R% l+ J6 C$ h. Y- k4 z02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp40 x8 z2 H" z/ o+ {
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp47 ?' r+ v5 S* w3 y( n' W
1 ~/ u- H' \, C" _
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
( w3 ]1 Z+ z8 R- w2 g; A03-1-3课程使用的技术栈.mp4; p b5 t2 H' W' V% ]$ h
03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4, i5 r" f7 R \1 P
03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4, t& T/ U5 P3 _% ]$ j7 K
03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4* U. D5 |' N0 n# W2 J8 M& \; n
03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4& V8 C* h7 x) f# `7 Z$ H7 q
03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
; a3 f; O& H+ {$ G6 p03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
! f+ s: v% j* X. S6 k03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
3 U2 l+ s d1 z03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
6 [& ?) X2 x7 d03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
5 |5 m; B2 z+ L* E* W03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4% h: N3 G) L+ c( Y) y+ y
03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp45 Z5 {, r- a8 Q/ C0 o3 t/ r5 e9 [5 x' P
03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
/ F1 x7 B! [) r" t. ?# T8 e$ L03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
6 F0 f3 P1 _& M% ] O: k' m5 b. b! r' f) E. _; b J; M
04-1-4-1本章总览.mp4
9 y4 M F- g) P6 j* k! Z& c0 @: y( K04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
2 z( b1 f2 V1 U) } w& u: B4 }04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp41 v# R' V+ g( U- @7 w8 [
04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4. u! E. C+ K3 t: x) E. J
04-5-4-5模型评价.mp4% w) E$ n1 _- J+ a0 {# o
04-6-4-6超参数.mp49 }$ a# r, Y: O" z s" T
04-7-4-7特征归一化.mp4
2 g) s3 K0 W# G- r, s" T04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
I' `" r) C1 A6 j$ |04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
; a0 \; d4 {1 e" f( U6 }, S1 y4 {" v# ^2 |, Q9 w
05-1-5-1本章总览.mp4& m$ d8 s1 c+ B- o8 R5 R
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4) V. F! l! `5 \' Y; Q# g" P2 V
05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp46 S" o- e' r: n, E
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
, N- o! K0 U; _& y; B05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp46 r# Z( n7 F$ `4 K6 |) t1 E& K. Z
05-4-5-4线性回归代码实现.mp40 h1 `/ ?3 U' d& y* s! z. k
. x# \8 e* G$ O9 V5 `- F〖下载地址〗
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