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人工智能
Python实现机器学习算法
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48课时
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课程概览
课时列表
第1 章 : 课程介绍
课时1:课程内容介绍
03:12
第2 章 : K最近邻算法
课时2:KNN算法简介
02:40
课时3:数据集准备
18:29
课时4:KNN算法实现-01
14:11
课时5:KNN算法实现-02
15:54
课时6:KNN算法实现-03
16:15
课时7:训练与测试-01
12:34
课时8:训练与测试-02
09:20
课时9:KNN可视化
15:48
课时10:权重说明
12:22
课时11:KNN回归算法实现-01
12:12
课时12:KNN回归算法实现-02
12:50
课时13:KNN回归可视化与权重-01
12:09
课时14:KNN回归可视化与权重-02
12:17
课时15:【在线实验】Python与机器学习算法-KNN分类
课时16:【在线实验】Python与机器学习算法-KNN回归
第3 章 : 线性回归
课时17:线性回归算法简介
01:50
课时18:最小二乘法法实现-01
15:58
课时19:最小二乘法法实现-02
16:47
课时20:最小二乘法截距与可视化-01
09:31
课时21:最小二乘法截距与可视化-02
12:10
课时22:梯度下降法实现-01
09:13
课时23:梯度下降法实现-02
12:49
课时24:梯度下降法实现-03
12:35
课时25:标准化处理-01
08:49
课时26:标准化处理-02
11:30
课时27:直线拟合可视化
15:21
课时28:【在线实验】Python与机器学习算法-线性回归-最小二乘
课时29:【在线实验】Python与机器学习算法-线性回归-梯度下降
第4 章 : 逻辑回归
课时30:逻辑回归算法简介
02:22
课时31:逻辑回归算法实现-01
13:00
课时32:逻辑回归算法实现-02
08:41
课时33:逻辑回归算法实现-03
10:10
课时34:逻辑回归算法实现-04
10:12
课时35:逻辑回归算法实现-05
10:17
课时36:逻辑回归可视化
10:25
课时37:【在线实验】Python与机器学习算法-逻辑回归
第5 章 : K-Means算法
课时38:K-Means算法简介
01:33
课时39:K-Means算法实现-01
08:27
课时40:K-Means算法实现-02
12:23
课时41:测试与可视化
09:41
课时42:【在线实验】Python与机器学习算法-KMeans
第6 章 : 感知器
课时43:感知器算法简介
01:11
课时44:算法实现-01
11:28
课时45:算法实现-02
13:35
课时46:测试与可视化
08:33
课时47:【在线实验】Python与机器学习算法-感知器
第7 章 : 总结与回顾
课时48:总结与回顾
01:46
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