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机器学习边学变练(黑马程序员): 本课程适合有python基础希望学习机器学习的学员学习; 原创视频 5.0分; 学习人数：19480 学习难度：初级更新时间：2020-06-06

机器学习边学变练(黑马程序员)

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课程介绍: 本课程由黑马程序员精品打造，适合对人工智能感兴趣的学院学习

课程目录

课程目录共：8章 112节

人工智能概述

1-1 机器学习科学计算库内容简介播放状态

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1-2 人工智能概述播放状态

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1-3 人工智能的发展历程播放状态

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1-4 人工智能主要分支播放状态

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机器学习与深度学习

2-1 机器学习定义工作流程概述播放状态

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2-2 机器学习工作流程各步骤解释播放状态

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2-3 机器学习算法分类介绍播放状态

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2-4 模型评估播放状态

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2-5 Azure机器学习平台实验演示1 播放状态

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2-6 Azure机器学习平台实验演示2 播放状态

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2-7 深度学习简介播放状态

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2-8 基础环境安装播放状态

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jupyter和数据分析三剑客

3-1 jupyter notebook的基本使用1 播放状态

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3-2 jupyter notebook的基本使用2 播放状态

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3-3 matplotlib的基本使用播放状态

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3-4 实现基础绘图-某城市温度变换图播放状态

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3-5 绘图辅助功能完善-某城市温度变换图播放状态

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3-6 在一个坐标系下绘制多个图像播放状态

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3-7 在多个坐标系下绘制多个图像播放状态

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3-8 常见图形绘制播放状态

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3-9 numpy介绍播放状态

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3-10 ndarray介绍播放状态

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3-11 创建0，1数组，固定范围数组播放状态

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3-12 创建随机数组播放状态

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3-13 数组的基本操作播放状态

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3-14 ndarray的运算播放状态

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3-15 数组间运算播放状态

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3-16 矩阵复习播放状态

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3-17 pandas介绍播放状态

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3-18 pandas数据结构-series 播放状态

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3-19 pandas数据结构-DataFrame1 播放状态

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3-20 pandas数据结构-DataFrame2 播放状态

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3-21 pandas数据结构-multiindex和panel 播放状态

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3-22 pandas中的索引播放状态

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3-23 赋值和排序播放状态

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3-24 pandas中的算术运算和逻辑运算播放状态

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3-25 pandas中的统计函数播放状态

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3-26 pandas中的累计统计函数和自定义函数播放状态

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3-27 pandas中绘图方式介绍播放状态

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3-28 pandas中文件的读取和写入播放状态

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3-29 缺失值的处理播放状态

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数据处理与案例分析

4-1 数据离散化播放状态

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4-2 数据表的合并播放状态

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4-3 交叉表和透视表介绍播放状态

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4-4 分组聚合介绍播放状态

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4-5 星巴克案例实现播放状态

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4-6 电影案例分析1 播放状态

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4-7 电影案例分析2 播放状态

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KNN算法

5-1 K-近邻算法简介播放状态

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5-2 K近邻算法api初步使用播放状态

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5-3 机器学习中距离度量介绍播放状态

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5-4 K值的选择介绍播放状态

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5-5 kd树和kd树的构造过程播放状态

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5-6 kd树案例实现播放状态

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5-7 数据集获取和属性介绍播放状态

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5-8 数据可视化介绍播放状态

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5-9 数据集的划分播放状态

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5-10 特征预处理简介播放状态

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5-11 归一化和标准化介绍播放状态

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5-12 鸢尾花种类预测播放状态

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5-13 KNN算法总结播放状态

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5-14 交叉验证、网格搜索概念介绍播放状态

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5-15 交叉验证、网格搜索案例实现播放状态

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5-16 案例-Facebook位置预测流程分析播放状态

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5-17 案例-Facebook位置预测代码实现1 播放状态

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5-18 案例-Facebook位置预测代码实现2 播放状态

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线性回归

6-1 线性回归简介播放状态

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6-2 初始线性回归api 播放状态

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6-3 数学：求导播放状态

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6-4 线性回归中损失函数的介绍播放状态

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6-5 使用正规方程对损失函数进行优化播放状态

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6-6 使用梯度下降法对损失函数进行优化播放状态

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6-7 梯度下降法方法介绍播放状态

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6-8 线性回归api再介绍播放状态

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6-9 波士顿房价预测案例播放状态

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6-10 欠拟合和过拟合的介绍播放状态

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6-11 正则化线性模型播放状态

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6-12 岭回归介绍播放状态

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6-13 模型保存和加载播放状态

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逻辑回归决策树算法

7-1 逻辑回归介绍播放状态

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7-2 逻辑回归api介绍播放状态

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7-3 肿瘤预测案例播放状态

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7-4 分类评估方法介绍播放状态

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7-5 roc曲线绘制过程播放状态

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7-6 决策树算法简介播放状态

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7-7 熵的介绍播放状态

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7-8 信息增益的介绍播放状态

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7-9 信息增益率的介绍播放状态

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7-10 基尼指数的介绍播放状态

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7-11 决策树划分原理小结播放状态

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7-12 cart剪枝介绍播放状态

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7-13 字典特征提取播放状态

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7-14 英文文本特征提取播放状态

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7-15 中文文本特征提取播放状态

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7-16 tfidf内容讲解播放状态

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7-17 决策树算法api介绍播放状态

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7-18 泰坦尼克号乘客生存预测播放状态

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7-19 树木可视化操作播放状态

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集成学习算法选择

8-1 集成学习简介播放状态

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8-2 bagging和随机森林概念介绍播放状态

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8-3 随机森林api实现播放状态

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8-4 boosting概念介绍播放状态

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8-5 GBDT内容介绍播放状态

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8-6 聚类算法介绍播放状态

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8-7 聚类算法api初步实现播放状态

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8-8 聚类算法实现流程播放状态

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8-9 模型评估播放状态

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8-10 算法优化介绍播放状态

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8-11 特征降维内容介绍播放状态

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8-12 pca降维介绍播放状态

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8-13 用户对物品类别的喜好细分案例播放状态

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8-14 算法选择指导播放状态

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学生反馈

5.0

课程评分

课程评分根据各个学生的评分和各种其他因素（如评分时间和可读性）计算得出，以确保评分公平准确地反映课程质量。

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讲师介绍

流芳

别懈怠

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