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E' [5 B0 E- k, l. w& r' K4 v〖课程介绍〗
}8 W' q- I# y7 m2 O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。& S3 E4 e0 \1 d9 W* i& f* E5 N8 f5 O
〖课程目录〗; a9 Z( O2 b D' h7 Q. `
01-1-1课程内容和理念.mp4; U1 K" s/ y5 z
" h% ~: k+ C& M
02-1-2-1本章总览.mp4
( ~: Q: W( H6 N. A4 \, r( K7 a1 P02-1-2初识机器学习.mp4: o) k _* C+ p, }/ \, o5 o
02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
6 Q; B6 [# x4 Z9 {1 Y02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
1 W# V) O+ @' W" W7 K02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
0 x+ m; T; W- M/ T& n1 e02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
/ c6 k6 B1 q' `! t7 R/ m c5 ?9 e' U
$ _+ |6 F0 e7 }1 _03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4# p; s3 x( {' p8 u# X
03-1-3课程使用的技术栈.mp4
A* F+ [& ]# V% ~6 A03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4+ p) }( }& Z* P( l" O
03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4! w6 o* k! y y& L. |" l n
03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4. A) e* R2 g9 a
03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp40 p$ |/ d1 q+ M
03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp42 \" T" e/ x; I7 r5 Y. V/ ^: r
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
& _- H8 o' ~, a7 A. c8 Z03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4! {/ V/ s* c: \$ }& \6 p
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4$ T1 |1 k4 H N# f, Y- D
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4/ G' `( G! V' K2 l; Z- s
03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
5 }, R( E& X) O1 M2 L* |6 F9 ~03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp42 y- \, Z4 F, ?$ p1 F- {+ m. J$ W
03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
) B! z, Y b" O6 |, ~; O03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
& D5 B9 ~' L" L$ z L) f5 }% n0 }$ j# P; T
04-1-4-1本章总览.mp4 D' i m1 x8 _$ Q' {$ M2 C) [3 i
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
; ], T. C. r4 c) r04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4, Q" u8 ]1 N2 P, d4 L
04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4+ J8 p+ `% v$ z6 @5 H5 M7 ^
04-5-4-5模型评价.mp4+ _' |% T9 n" y+ ]
04-6-4-6超参数.mp4! d- |9 W: z3 V" N: S- [
04-7-4-7特征归一化.mp4
; Q& H; h: H4 R% E+ N04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp41 {( _0 m& \* S+ j
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp46 N) l. Z: G% t' p
/ u( e, v) ]- F6 r+ k( V, }2 {
05-1-5-1本章总览.mp4
, y6 `% v6 z. J( u) ^05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
7 b2 n9 Z4 u; Y+ y3 }9 I05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4 }5 G2 a% d1 d" `4 _! D
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
( L/ Q& S. a& j% d7 [# v5 E05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
2 }9 I4 k) R1 V05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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