6 D4 O2 V4 t* z X% ]$ ?
; j' `" E4 m2 l$ ~0 w* d〖课程介绍〗
) J$ V8 ]3 K/ _4 t2 S, j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。- C$ s: s/ H, |6 [3 I
〖课程目录〗% F7 ^' z% K9 P- p; b" V
01-1-1课程内容和理念.mp4
" M/ O5 y9 [& [) B2 W @1 i' D8 g' W0 i9 O/ m6 Z+ b' E$ a3 p& @
02-1-2-1本章总览.mp40 U! x. K; e% Q- l% w+ n, V
02-1-2初识机器学习.mp4$ t; m2 {/ v$ Q1 Y7 C5 }! t
02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
' [. X8 ]" d; N0 }6 B9 A6 {02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp43 D, w m' A! N; c& b+ u" S
02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
% \& O$ j9 X4 e( W02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4& m1 G m$ I$ Q) i+ l) W# Q
~$ l: Z! _5 h( w+ e% i( M" q
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
! O; W x: s+ I8 z/ `! \03-1-3课程使用的技术栈.mp4
9 E( U8 [0 c( Q) @03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4, |3 [6 X' K$ _0 b/ B. u
03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4& [* l% I4 J$ G: |" E3 K) z7 q
03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4* W3 [* A( Z; i9 u0 X$ m1 c' S$ ^
03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4, [! P- t$ C/ M" G. m" v
03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp40 {/ v1 t _0 z7 o
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4* q/ l1 A7 D: [4 c- H+ m
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
/ Z1 O6 i$ z4 K03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
7 K6 t0 u0 a& @5 x( Z% p03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4* J, f: C, ]% V1 [& T% n
03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
* O C2 y# w8 H1 f03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
+ S. H* O9 j& n$ t4 } y5 Z* C03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
) i( q4 Q+ _1 Y% B# m03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
+ Z7 H* m' m6 Z! d+ p, z! R0 _
$ b, D% v1 c7 r# I4 j& A04-1-4-1本章总览.mp4' u6 W/ \3 L: O+ x6 d' f. Q
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
! m9 t$ T# n1 p04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
9 L8 |: G# `7 F, M; y; ^, }+ T04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
/ `; e7 n/ P; I: |0 n04-5-4-5模型评价.mp4
0 _" U+ F% ^/ D# P* h/ Z+ b; {2 p04-6-4-6超参数.mp44 c- N+ K2 P( B! v% b8 p& k
04-7-4-7特征归一化.mp4
( u% p6 G4 n [: A6 D' M6 s04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
5 Q" ^& n \" b8 U* p" A' V0 e04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
& W- j4 Q6 R% I" H" a& [/ V3 d' s$ m0 f& x
05-1-5-1本章总览.mp4
8 D' L# ?& w5 \5 M5 S) s1 [: N05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
9 ^" M7 Z7 {% Z( G05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4$ n& R4 F. q; N: c8 }7 e
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
; s% h4 j& K6 v5 D05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
5 G. R; l$ h8 u, s, M9 i05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
- O! p4 y: A" P' t7 h
2 s9 [. ^$ r1 H( \〖下载地址〗
+ r( c8 Z' D+ w/ k! j2 A% V1 B% X5 ~$ I8 B3 r
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