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〖课程介绍〗! H+ _# D. z B
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。
1 X7 Q+ I, d- d; Y; z* O〖课程目录〗9 m7 _: w8 z l& C
01-1-1课程内容和理念.mp41 t- x" ^, z: _; c. w! d
' ^. ?, D) Q4 J# Y2 w
02-1-2-1本章总览.mp40 D' ?" B0 }5 Z6 L. I6 w
02-1-2初识机器学习.mp4& U( U; q6 M* l* d" d
02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp44 [5 A9 p' X% R# I- ^
02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4* D# ?3 ~! \' x& N3 c4 m
02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4( T X- t5 R, f9 [ i
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
; [) Q3 N$ P" C( q' w2 ?# R0 N$ U" ?5 N& @5 g
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4. L3 @! S0 y& M" w* x
03-1-3课程使用的技术栈.mp41 v9 M9 o. [2 o; ]/ h! i
03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
* i; X. l! U9 {1 p5 [2 I! T03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp48 z% S! v# Y' v0 H
03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4' L4 N) f" ]) l/ J7 f0 }, Q
03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4' ?5 x; o, w# |# [1 e" D9 s
03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4% j4 f+ n! k% [; A* e1 I" J K% P
03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4( j, j! o8 C+ }8 G5 V: I4 E: w6 Y4 F
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp40 d, y* f7 c" J4 z, g
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp43 @5 ~2 `+ p D* m' v9 d" L% q
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
- ? c) `4 m9 g03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
, G+ L" ]7 W3 |0 ?8 f5 y) z$ @03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4' H6 Q4 C! x1 d |* F! }
03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
7 }9 J' f7 g7 u7 I0 k1 c03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4+ b9 u' g" U6 I' ^1 g7 X
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04-1-4-1本章总览.mp4
: R# x" F% v p# X/ n+ @) z% ^04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
$ r P4 }, O! u# D# ]7 T04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4# h6 z T; [$ g v) S
04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4) @2 i, w3 ~+ v; c$ o
04-5-4-5模型评价.mp4
: y6 P9 A1 R1 h4 b2 I! R/ P04-6-4-6超参数.mp4
/ J- U, G; f% H% o$ O# }* s04-7-4-7特征归一化.mp43 g# ]7 ~) U9 e8 H* c& v" _
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp42 C8 E: h4 a- ~3 _
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
2 g0 i3 _6 r9 } B' j: _# D. l2 r5 Q& w9 Q
05-1-5-1本章总览.mp4
* D3 M" _& x+ o4 s3 j05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
7 I- A2 v# @4 i6 H05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4/ `9 c! n, j" H. g3 c0 p/ f, q
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
Z' J3 Z7 y: D0 S8 M05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
& Q0 ~6 e: M6 d3 O05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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