, Z$ r" p4 d) H4 U8 L" F
( U9 O' e+ ~; O% ]- E. I6 X# l〖课程介绍〗
( M8 g- P' L2 z _- y! k h; }- 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。+ I% [) v+ @$ f3 Y2 F
〖课程目录〗1 T+ e$ M. z- o) u2 z5 Y' L
01-1-1课程内容和理念.mp4; I, O# N% [' k% ?; K8 v. x
, U! z/ q5 Z" M2 J3 G- S02-1-2-1本章总览.mp4+ b) @+ F: z; u+ m! z# @
02-1-2初识机器学习.mp4" `3 z, e; j* S% b* O# q9 \
02-2-2-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
& |: _% I6 _ c% C; {$ ~5 c# T" G02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4+ R, B! o d& o2 }1 F4 w5 ?' i5 J
02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4
u, c" ^1 S1 e. s# g3 W02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
( ]3 Z+ e. b! C9 a% a! F5 j1 V5 q' ]
03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4: M7 m! | F8 ?: L" p
03-1-3课程使用的技术栈.mp4
2 G$ H9 |$ o/ ?0 g/ R( r03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp47 o, ]$ d. s* O4 _" }
03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
1 Y3 s3 b; T+ o9 I0 R& ?, I03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
% e# ?' `2 j6 X* x" M03-13-3-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4
# F) a6 ]% C" [7 H03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
3 J3 h) C4 V5 E03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
" u# Y& B K" s0 H03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp44 a6 k1 f5 \- ]* d5 V2 x6 B0 m
03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
, v+ m- l9 u7 Z6 B, X7 f6 j' k03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4) S. m' j! c2 w* G! S. u6 S
03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
/ Z* p$ K5 h* E8 K) k2 b' h1 a3 n# g03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
& X6 r1 a4 q: `" p3 R) _: ~03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4) U+ L3 X! J* E1 F- G8 f
03-9-3-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4' v% x* L: g, N6 c$ i- M( I
, r' E2 |& G( z2 S9 B
04-1-4-1本章总览.mp4% i4 g P" Q# w! b
04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
^" U# j1 @# m/ o04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4
4 J- x5 z3 T P04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4& W6 H0 L! q' N/ q5 a
04-5-4-5模型评价.mp4
1 l" R$ C4 j, T; B" c* r04-6-4-6超参数.mp42 n& D4 o9 o# O0 c0 `4 Y H- s# Y
04-7-4-7特征归一化.mp4/ g, s: Z! F$ M: T" i- H
04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
7 W6 C( Z7 O: e4 @" |. y$ P04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
# b/ @/ ]( G3 ]& T
: `' H2 L% f4 J* }& t05-1-5-1本章总览.mp4) c7 s. f! ^, R/ g5 l% e' |
05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4
: g( ]9 C, `) @* @: K4 c05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4
! Y* e1 J5 i+ l( [1 W05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4+ l: R& ^- N( E3 }$ l1 z
05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
. N$ ^' Z4 ]" B( \. P- S: k$ n05-4-5-4线性回归代码实现.mp4# n' P2 h2 } e+ b( y1 n$ e2 r
, D2 Q5 E9 y, w$ r〖下载地址〗. p' {+ H; g$ c2 Q8 _8 `
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