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〖课程介绍〗4 @2 R7 |1 v0 Y. M5 U* q7 o& J2 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。; b; ^" C1 Y) W2 m) s. ?" g
〖课程目录〗# u# g7 N2 b0 m8 ^! q
01-1-1课程内容和理念.mp4. q8 }6 Z% ^. m: ~& M3 P
% g8 p1 ]4 i! d% Q02-1-2-1本章总览.mp43 u0 ?- M: m5 y: k. l
02-1-2初识机器学习.mp4
, l2 u3 ]6 q& O9 Z* w+ a02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp41 a: Z( ]8 p. P" M. R/ m& U
02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4( \' t) `' i. J% V6 A/ _0 {. V
02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4- U4 [2 b+ ?& d/ s
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
' J' \+ b9 u3 R' e5 D' F3 x4 P1 E, F1 Y
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp44 V5 ?' n4 D* n+ {9 b" v
03-1-3课程使用的技术栈.mp4
, n7 U8 ?: G) B0 X7 ?1 t03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
! L. R& d/ s) a/ X9 B% W03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4 F- B8 K9 T/ I, W% n2 ^4 ^
03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
; D: R8 S I) c; }4 u& w* y6 y03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4: M" A% `2 \3 h# A
03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
( Z" S4 Z3 M5 g% d5 t( l, h* M03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
9 k' [6 M* ?7 b: b5 b03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
& J, k2 }! f( O: m3 {* N& y03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp47 y% j3 f2 |. Q3 ^
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4, U& M4 Y, q* x, ]# t" a% |( [
03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
; p; Y I' m! q" E# D03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
9 f3 @1 U" x! {( \& f03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
# Q* z5 H {; Z i( |0 d/ E03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4) J8 }) ~ C$ P+ S7 D( ~
' q7 g: t6 R/ s/ Z
04-1-4-1本章总览.mp4& J# ^0 `1 r" D& X
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp40 X3 X4 c0 `, Q; M
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
! {, `" B) X M7 I+ @, @) b04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
/ U9 L* @, m% ?. U5 P% }3 u04-5-4-5模型评价.mp4
# d; ^" P# m$ @4 z04-6-4-6超参数.mp43 `& I1 I3 c( U* W3 A# H8 V0 D% Q
04-7-4-7特征归一化.mp4
+ f$ e, u7 x! @; }2 v! p04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
9 Q. A! J- B9 ~04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
- C- O* x+ B+ E6 f' H S5 B: B/ Q& N: Z) x: e& k+ e( c
05-1-5-1本章总览.mp4& M7 ^! a, ^/ y7 N1 _* ~( @
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
, t/ x" |( I) S+ d5 A& w% B05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp40 N c6 x6 |$ T
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
+ r) m W8 k6 V. f! I `% C05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4 {+ _' p- y& _0 I5 \& m
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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6 y d, F( D u" r4 n. y' `+ f〖下载地址〗
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