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〖课程介绍〗, x( G* T; k" y' M; K* @4 p0 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。
) m& k$ r, ~" g$ c) ?〖课程目录〗% u, B, J6 C+ J. F$ {5 F% U D
01-1-1课程内容和理念.mp4! N2 S% r$ z0 a+ F6 X
* D, |+ @4 y2 v9 E) r
02-1-2-1本章总览.mp4' Y* S9 c! h0 I7 T, w
02-1-2初识机器学习.mp40 g1 O( R8 s3 W' n$ 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
! C# |1 f. w4 b0 l& l% {02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
( | G2 q% V, D' \/ n02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4 ^% Q% [; M7 N1 n
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4; I! }& C, `+ j3 f% O% ~! ^
N# B5 l( x' l7 V2 x& I3 @8 T& A
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
+ J( J1 Y' o# t3 v3 S03-1-3课程使用的技术栈.mp4
/ N' w) `3 V# i) n3 U7 Z! ]2 |. |( i03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp43 w4 @% P7 q0 b: U; T& b
03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
9 o# O/ ]* ]' Q1 w03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
+ e/ a7 Q( g; ^! I7 w* L9 E03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp47 r% W1 W" G& y0 \- i: t
03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
' P {5 K; {- u2 q' K& N03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
$ g7 X3 _0 o7 ]* ?( I: E03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp42 r" i; C" K9 [, Q
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4/ b$ O. P, h/ F5 p- l j
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
e0 i- O$ L5 i; ~3 z03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
0 m1 T. |( K1 `$ |/ u03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
6 w5 u' X# t4 g$ n% ~03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
. P! x9 @. C$ I2 ?- M1 f03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
4 K# H8 L: H' V5 Q+ J( n; J+ t
" w3 w% }* c# M" T04-1-4-1本章总览.mp4
`, @; H' f g- G1 T( L+ J: g9 L# h U) T04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4- J& W5 e* D/ T$ U/ ]$ J3 m
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
6 n9 }; N6 d# ^* p04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4* A9 W. \' s+ C6 W
04-5-4-5模型评价.mp4
+ P- i4 z; e- s5 ?; G04-6-4-6超参数.mp4
: k3 v5 T @+ Q0 ~6 r; V04-7-4-7特征归一化.mp4
& M2 U; \- n( B! N" h; i- Z04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
6 s) _: X7 B6 `04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
8 {( ~6 L. v# u# s& n I, X
3 S* G5 m* |, [; N* S1 J05-1-5-1本章总览.mp4% C! T3 T6 b6 x4 E
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4 c- \" s: L4 p5 j
05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp40 d" D' N2 f( I e6 d4 \. Q
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
& N& H! a6 H! f% J05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp49 M M8 M" z+ a" Q# l7 ^1 m
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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