文件详情

文件信息

文件描述

├── 01.1-1课程内容和理念[更新微at85850].mp4 ├── 02.1-2-初识机器学习[更新微at85850].mp4 ├── 03.1-3-课程使用的技术栈[更新微at85850].mp4 ├── 04.2-1本章总览[更新微at85850].mp4 ├── 05.2-2-数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用[更新微at85850].mp4 ├── 06.2-3-研究哪些问题：分类、回归等[更新微at85850].mp4 ├── 07.2-4-如何分门别类：监督、无监督、强化学习等[更新微at85850].mp4 ├── 08.2-5-机器学习的七大常见误区和局限[更新微at85850].mp4 ├── 09.3-1本章总览：相互关系与学习路线[更新微at85850].mp4 ├── 10.3-2-Anaconda图形化操作[更新微at85850].mp4 ├── 11.3-3-Anaconda命令行操作[更新微at85850].mp4 ├── 12.3-4-JupyterNotebook基础使用[更新微at85850].mp4 ├── 13.3-5-JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令[更新微at85850].mp4 ├── 14.3-6-Numpy基础：安装与性能对比[更新微at85850].mp4 ├── 15.3-7-Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组[更新微at85850].mp4 ├── 16.3-8-Numpy数组基础索引：索引和切片[更新微at85850].mp4 ├── 17.3-9-Numpy非常重要的数组合并与拆分操作[更新微at85850].mp4 ├── 18.3-10-Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算[更新微at85850].mp4 ├── 19.3-11-Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了[更新微at85850].mp4 ├── 20.3-12-Numpy数组arg运算和排序[更新微at85850].mp4 ├── 21.3-13-Numpy数组神奇索引和布尔索引[更新微at85850].mp4 ├── 22.3-14-Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置[更新微at85850].mp4 ├── 23.4-1本章总览[更新微at85850].mp4 ├── 24.4-2-KNN算法核心思想和原理[更新微at85850].mp4 ├── 25.4-3-KNN分类任务代码实现[更新微at85850].mp4 ├── 26.4-4-数据集划分：训练集与预测集[更新微at85850].mp4 ├── 27.4-5-模型评价[更新微at85850].mp4 ├── 28.4-6-超参数[更新微at85850].mp4 ├── 29.4-7-特征归一化[更新微at85850].mp4 ├── 30.4-8-KNN回归任务代码实现[更新微at85850].mp4 ├── 31.4-9-KNN优缺点和适用条件[更新微at85850].mp4 ├── 32.5-1-本章总览[更新微at85850].mp4 ├── 33.5-2-线性回归核心思想和原理[更新微at85850].mp4 ├── 34.5-3-逻辑回归核心思想和原理[更新微at85850].mp4 ├── 35.5-4-线性回归代码实现[更新微at85850].mp4 ├── 36.5-5-模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方[更新微at85850].mp4 ├── 37.5-6多项式回归代码实现[更新微at85850].mp4 ├── 38.5-7-逻辑回归算法[更新微at85850].mp4 ├── 39.5-8-线性逻辑回归代码实现[更新微at85850].mp4 ├── 40.5-9多分类策略[更新微at85850].mp4 ├── 41.5-10-复杂逻辑回归及代码实现[更新微at85850].mp4 ├── 42.5-11-线性算法优缺点和适用条件[更新微at85850].mp4 ├── 43.6-1-本章总览[更新微at85850].mp4 ├── 44.6-2-损失函数[更新微at85850].mp4 ├── 45.6-3-梯度下降[更新微at85850].mp4 ├── 46.6-4-决策边界[更新微at85850].mp4 ├── 47.6-5-过拟合与欠拟合[更新微at85850].mp4 ├── 48.6-6-学习曲线[更新微at85850].mp4 ├── 49.6-7-交叉验证[更新微at85850].mp4 └── 50.6-8-模型误差[更新微at85850].mp4