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〖课程介绍〗
% x/ ~, l0 F1 _" C/ Z8 }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。
& A3 ?3 Z/ V* \, `〖课程目录〗7 f( ]3 _) p; p6 T% Y( y' M
01-1-1课程内容和理念.mp4
$ E# S) c r! b& C$ y' ^; }/ y* h( ?
02-1-2-1本章总览.mp45 Q! f$ X9 [% o: r: n
02-1-2初识机器学习.mp47 Q5 W# m+ }; A! @3 n$ c
02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4) ]) ^2 W1 c. N! X' J) r
02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
0 X$ U# r& k0 o# C02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4+ R0 y4 {: Z6 Y1 w
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4" N; C% U& o7 r3 G9 \3 e
: y5 r; S. b$ X03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp47 e. U1 Y; _1 X: L8 l) s8 y
03-1-3课程使用的技术栈.mp4
9 Z2 h0 o6 }2 y+ q s03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
( P% A1 K, u2 q03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp45 d& [# i8 J U- }* T
03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4) L* y( |, P6 B& F: s
03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp45 M) o2 Z3 i7 B, U8 ?9 o$ y+ M
03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
D y4 P+ f' {! j# s: Z$ I c03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4/ _5 P* F; c: {$ t
03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
# W' q/ g" w/ Z2 h/ A1 {0 u03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
: u2 v8 J) `4 s' X y/ y03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4. _- s* I4 v2 j, W2 b
03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4) E! B$ D# O" F M
03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
. b! K) \: M5 W0 u# t$ a03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
- U" ]0 ?: ~# {$ }$ B8 y- e% h03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4& z$ ?. L4 A/ I! I
5 K, K# n4 Q/ N1 A$ v
04-1-4-1本章总览.mp4# S! I8 H2 }& c2 z! r3 V+ h
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
# S3 `$ b8 z+ L9 K s. k. d04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
& N9 A6 K: g: k0 y0 n04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
7 |7 b( v9 \$ F( t* g( E04-5-4-5模型评价.mp4
/ t8 F0 }7 G+ |# p0 u04-6-4-6超参数.mp4
1 E- K2 j% n! S3 {( o8 |04-7-4-7特征归一化.mp4
7 d/ l: f- w. X3 W1 A1 p0 E04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp43 o- D8 [$ s R9 |
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
7 q6 o% h: Y% U, m' J* z6 E3 W8 T& s' H( A
05-1-5-1本章总览.mp4
! d% O" V u; f* a4 T05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
4 ]$ V9 |6 D7 {$ S9 U- T05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4' M1 Z! H$ X) R
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4
6 S/ Q* f& [9 N% B# }05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp45 P s+ q# R" `. T. A0 [
05-4-5-4线性回归代码实现.mp49 r; q2 m/ i2 m9 g- _& k
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