, C+ _5 j/ {0 L' V& z$ |. K7 o1 ?2 g; L( V
〖课程介绍〗
2 E: p: o$ g/ u0 G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。$ l5 \, w# Y. Q" u6 E
〖课程目录〗
. i* I3 N$ D2 q5 o01-1-1课程内容和理念.mp4* M9 |2 u2 I7 @$ n L" C' ]: u
# A) g2 P8 }4 F+ y
02-1-2-1本章总览.mp40 T, |. L. M5 L; `* Z# X
02-1-2初识机器学习.mp4
+ q) W) o, ^) _6 X: N02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
5 }2 `7 ~, v! J8 I D% k02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
" v- U5 G* n8 L" z& Z02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
( W: w7 l) A! k* ^+ }/ f02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp42 A% w8 u& Z+ j+ S5 `! |
! d W- ~" r9 Q+ m, ]# X( P03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4
5 ? a2 t/ j& ?, D! }03-1-3课程使用的技术栈.mp4
& c- F, T8 [0 h6 P# Z+ |03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
! f- O- D1 Q# W; b6 P03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4! w& D; q0 c5 f! m. `9 e( ?3 ?
03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
, M# N( |0 Y- o) }" c& g03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4- _& [- p/ T* _9 f' x5 h; Q/ X* x
03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
4 G; I9 G' l' F! ]& d03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4; j8 l: g5 c* P! Z- P( I
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
4 ^: J! H8 q$ d0 ?( U( \% ]03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
. \2 k' v: m! S; t$ y3 S# V03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
) I! G# X0 B) e0 E' e2 r C3 g03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
: \5 G0 c" V! x03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp46 }! `/ J, j8 r- c, L- U2 }0 J
03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
; Z" }/ G9 @: z# @) c( F b0 k03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp44 Z6 N% D4 j8 t% o" F- P9 X$ r1 B
( L' k1 C4 @/ J* C: r
04-1-4-1本章总览.mp4+ y# o4 q {. J" e3 f3 ~; t
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4* r4 A5 ]8 z; r" I. V+ S
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4 T3 Q' _, a. s `/ W7 q, y% N, c) J
04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
# w" ?. z- [+ Z# |; F7 W04-5-4-5模型评价.mp4
$ T7 @. l$ ~$ {) s+ {) j, t* _04-6-4-6超参数.mp4% w* L0 }' T6 r/ V
04-7-4-7特征归一化.mp41 B! p+ ^0 `7 W4 B: _
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp46 `; y' i& P. D+ U v' w$ W' B$ ~0 V; z& i
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
1 L& N) B3 _) u$ ~# q- h! {8 g- R6 t! ~# O* Y7 @$ s
05-1-5-1本章总览.mp4
0 l$ e5 Y" ~) t7 B/ i3 I& G; U8 q( H05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
- [4 ]3 ]$ x+ ~, h+ E, c- {05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
$ x' w) a) y5 d4 t9 y3 H9 z. O05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp42 X+ k. A6 O. D
05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp41 o7 T% u3 b$ V8 x7 R) ~
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
+ @. ~4 Z H" c% }) h' m2 ~) m1 p; c: x8 B1 x7 o( l' G5 s
〖下载地址〗
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