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〖课程介绍〗. ^8 ~6 J# Y5 e- I' d
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 W6 K( R9 b〖课程目录〗+ G4 I6 x7 x* r1 F' S
01-1-1课程内容和理念.mp4- L+ }0 f6 o& X5 v
% {% ~5 {% W7 V
02-1-2-1本章总览.mp4% n( _0 K, H$ I2 Y. A C1 t/ k6 t- O& g
02-1-2初识机器学习.mp4! a4 z! F% t: G0 ]8 L) j
02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
' @ U. i; F/ U# E) A* Q02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4$ n0 l7 Y% b3 G9 v2 S
02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4" F( s" y+ e+ _# w: u
02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4 ~5 }3 C5 Y z X# E- [2 ?
% T1 R: G2 v* O" B03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4; E! p7 S. }! R2 d- M
03-1-3课程使用的技术栈.mp4
( \# V% I# S6 B/ F03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4; F+ {. P! T! L; p) A$ Y
03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4) ]9 I. @ j( ^6 r- d
03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4: D, l1 q8 ^. u
03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
' b/ i$ j' W- J03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
9 n& P. D0 J; D l% U5 p* u: |: b03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
! T0 n; D9 z$ n8 N% {+ _. Q03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4! J1 r# q# ^8 n
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
$ o' R- x( w2 b03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
& y/ X3 n4 D, B5 c03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
) `9 u' m% K% b( X03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
( f' I( @4 r2 W1 \03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
8 o. b4 u7 p2 k0 a0 q: u7 h03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4
, W: \- ]% `1 R2 s
+ B x( c, S/ C" [( n1 C04-1-4-1本章总览.mp43 S1 ]0 l W5 Z' z/ z+ s8 D( s
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp44 e4 P, h* l! `/ r2 J. l
04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
9 B1 ~; e4 D! n9 ^04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4% r; \ x- Q3 t# ]( `2 A
04-5-4-5模型评价.mp4
2 l1 U4 y1 t' D9 z v' ~4 {" h1 x04-6-4-6超参数.mp4
" S) d, m) W) e, }2 Q04-7-4-7特征归一化.mp4 l8 y8 G0 v$ s( p
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4, R* L9 p5 H" K
04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4$ H/ e, a$ W7 o2 M& Y
% H; a( B6 d* `/ Q9 K$ D6 b
05-1-5-1本章总览.mp41 m5 Q0 r' X) p$ C1 x! @' ]7 Y8 U' U
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4" t% G4 ~" r% M5 @. u
05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4, |- @3 Q, i1 y! F0 f: T+ ^
05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4/ X% F0 c5 s; U) U
05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4& l$ g. m" u' F4 U/ @+ b/ b! Z+ b
05-4-5-4线性回归代码实现.mp4
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