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〖课程介绍〗
, t# L' k: I$ G, L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。
6 M& f! Y8 g, @9 ^5 d2 o' X* Q+ c〖课程目录〗
3 B; S7 `- A0 v01-1-1课程内容和理念.mp4
( ~9 W3 K% R! t" G$ P% t- \) Q9 o. j5 ~
02-1-2-1本章总览.mp4
% m. x4 F$ h/ \0 c* M7 `7 V02-1-2初识机器学习.mp45 q# u9 q6 y. ~( ]
02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
- E' V3 A# q1 V) |02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp43 }4 C, _$ s4 ^4 P
02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
& h; O& N$ @, e; B+ Z02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
0 s5 S0 G9 z, }) d
5 p3 H4 u! o6 [! T2 o. {0 i03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp40 E% d3 b5 T8 Y% H* E6 D. M& g
03-1-3课程使用的技术栈.mp4
4 g& k/ Y2 E+ y, `5 b, H9 [03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp47 B: E0 |! A$ |9 q2 _
03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4( |7 @6 M' g+ r& n5 X6 h
03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4- y, K1 j1 A# b8 \1 j
03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
F" _, h- z+ M' g5 N$ [ Q03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
1 | N7 E3 S2 D# {: _03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
J A4 ~" n( `/ Q03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4: C% R c' v) i0 K/ W n
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4) b0 p0 N/ v3 V2 P ]) z1 R
03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
' H8 H* ^1 _. `! X7 [/ Y03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
9 o/ m1 `$ S M ]03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
' x7 p& J" x1 ^2 [- q8 E. D03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
- Y- f& X+ @+ E03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
" I# {+ C. t4 ]& F
0 G$ R& Q; h5 v1 I) [% O7 z04-1-4-1本章总览.mp4& y8 G, N+ {6 o1 s( k
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4: ^8 Z0 x. j% Z4 S1 R( S
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
/ Q5 d' O* i9 }8 p04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4' L2 Y& Q2 [ R- E
04-5-4-5模型评价.mp4- ~% f3 y' k+ A' K4 Q
04-6-4-6超参数.mp4
7 y1 b% m- ?$ p. v4 n04-7-4-7特征归一化.mp4
) e+ K6 b& |" \' X) w2 t04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp47 ^/ M4 P, c% f7 x& S
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4/ l, @# `. P: P) {! a% O
: K7 C4 p$ O- c
05-1-5-1本章总览.mp4
9 t% p% t; j# m8 I+ C05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
3 Y5 i5 E, H' R# y05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4# L# V, [( P8 ~
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp48 l; j! T9 P: C! w
05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
1 N$ v# N3 B' Z$ a05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
) g/ F/ H& z9 F) ^' K) j# ~' ]* r! v6 D! G% C2 O
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