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〖课程介绍〗6 M. q% y1 Z3 K8 U7 M% H
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。
8 k% N4 A4 n- `* ^9 G1 Q s- S3 T〖课程目录〗
- ?1 Q3 |# z8 ?) S& n- g01-1-1课程内容和理念.mp4
: N0 B z$ d1 b/ H6 E! c
" U: f! ?* L* y, E! V* G02-1-2-1本章总览.mp4
/ c2 { Y1 h! i! _3 ]" g* A4 ?02-1-2初识机器学习.mp4, r/ i9 {$ T9 a2 P4 ] V; k" d8 [
02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
' y' n- m! o. z/ K' b9 n0 v02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
+ U5 ?4 q/ p+ X' c$ R02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4, E7 q) y$ ]3 l* s6 G, I, ?; C4 E
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
; [9 Q) }- I2 o/ j4 v; f3 p, q4 v6 E) G% p9 u0 p; Y
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4# n2 n8 C+ `: f- u3 k. z3 h
03-1-3课程使用的技术栈.mp4, @+ V4 k: [, N. C( l3 m
03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
& @8 F* P3 p5 E; }; F9 w, D03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
; L2 A) J% @# l9 M, p5 P03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4$ `5 `. z1 j, V8 W# |5 G% M6 V
03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
6 L9 t0 o* d! }# O* b$ D. l: V03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4% b5 p# ~8 p, h2 D, M$ r8 w% |
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4+ Z' P) Y$ ~7 ]1 I5 l
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
- {: G6 T& r: j- ]" J2 t; U03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
7 i7 K) \$ e' A6 p x: [, f03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
7 m# f$ }6 @5 W3 J) L3 F G5 h. C5 X3 d03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
" B) e3 m2 x6 m, N03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp45 ^- ?: n. T3 A |) \ n9 k. s
03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4' o' K% a- r5 w( A0 w
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4: [4 O! w7 u% G* X& n5 D5 e* u9 Y6 O
9 B: w& D. z% }. f' W
04-1-4-1本章总览.mp4
$ `$ n3 Q/ e: n0 x& Q04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4, c: D M6 b+ B* n& R1 h) e
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
. L: I- w' O) S) j7 A04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp45 K! {5 i# Z1 I' e4 F; d
04-5-4-5模型评价.mp4
* x. m) a1 U& s04-6-4-6超参数.mp4
! j; _. i" }5 m. i04-7-4-7特征归一化.mp4
* ~' O. g& t9 U. D7 M7 ?. m1 J04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4" B( B+ a" }/ y9 s1 M
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4, A9 P( m( m+ j9 A- Y. C5 `0 F
& r* j3 N+ f( q( S7 L0 b% e05-1-5-1本章总览.mp4
4 r7 F1 M) R& q5 m0 H8 t) }# r6 r% Y05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
' R8 q8 T. s! `3 f1 ?" M05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4! N& h- S+ g* }! H5 j" x' C o
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4) U3 V: c6 N$ W7 I! L$ v
05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4: S; F$ J7 s+ w$ M7 S1 a
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4 Y f9 T/ @$ J/ A* C; ~6 x
: B7 h. n- a9 T$ v! K$ F, k4 N〖下载地址〗
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