【麻瓜编程】实用主义学Python人工智能
【麻瓜编程】实用主义学Python人工智能是什么资源？
核心结论：本资源是一套Python人工智能实用教程，包含手工实现鸢尾花分类器、使用scikit-learn的kNN分类算法等内容，帮助用户掌握Python人工智能的实用技能。资源类型为视频教程，共包含8个章节，文件大小为247.2MB。
| 参数 | 详情 |
|---|---|
| 文件数量 | 57个 |
| 资源格式 | 视频教程+源码 |
| 资源类型 | 编程开发 |
谁需要这份编程开发资源？
适合初学Python人工智能的程序员和数据分析师，他们可以通过本资源快速掌握Python人工智能的实用技能，解决实际工作中的数据分析和机器学习问题。
为什么选择这份编程开发资源？
- 手工实现鸢尾花分类器，深入理解人工智能的基础概念
- 使用scikit-learn的kNN分类算法，快速实现数据分析和机器学习
- 包含大量练习和代码，帮助用户快速掌握实用技能
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这份资源包含哪些具体内容？
资源包含8个章节，分别是：手工实现一个简单的鸢尾花分类器、使用scikit-learn的kNN分类算法实现鸢尾花分类、kNN算法的超参数对鸢尾花分类的影响、房价预测的可视化线性模型、比较多种算法的鸢尾花分类准确率、使用特征预处理提升房价预测模型的性能、使用sklearn的线性回归算法实现房价预测等。每个章节都包含视频教程、练习和代码。
└── 【麻瓜编程】实用主义学Python人工智能 (0个文件夹,0个文件) ├── 1. 手工实现一个简单的鸢尾花分类器 (0个文件夹,0个文件) │ ├── 1. 练习：手工实现一个简单的水果识别器..docx (17.3KB) │ ├── 1. 练习：手工实现一个简单的水果识别器.png (78.6KB) │ ├── 1. 手工实现一个简单的鸢尾花分类器说明.zip (1.8MB) │ ├── 1. 手工实现一个简单的鸢尾花分类器【整理不易‖记得关注：CunWorKNotess】.mp4 (247.2MB) │ ├── 课程代码.docx (13.7KB) │ └── 课程界面.png (98.9KB) ├── 2. 使用 scikit-learn 的 kNN 分类算法实现鸢尾花分类 (0个文件夹,0个文件) │ ├── 2. 练习：使用 scikit-learn 的 kNN 分类算法实现水果识别器.docx (16.5KB) │ ├── 2. 练习：使用 scikit-learn 的 kNN 分类算法实现水果识别器.png (81.3KB) │ ├── 2. 使用 scikit-learn 的 kNN 分类算法实现鸢尾花分类【持续更新‖免费提供：Cunworknotess】.mp4 (122.8MB) │ ├── 课程代码.docx (13.3KB) │ ├── 课程界面.png (100.5KB) │ └── t.png (493.5KB) ├── 3. kNN算法的超参数对鸢尾花分类的影响 (0个文件夹,0个文件) │ ├── 3. kNN算法的超参数对鸢尾花分类的影响说明.png (493.5KB) │ ├── 3. kNN算法的超参数对鸢尾花分类的影响【精挑细选‖免费提供：cunlovE.cn】.mp4 (120.5MB) │ ├── 3. 练习：kNN算法的超参数对水果识别器的影响.docx (14.5KB) │ ├── 3. 练习：kNN算法的超参数对水果识别器的影响.png (86.4KB) │ ├── 课程代码.docx (13.3KB) │ └── 课程界面.png (104.0KB) ├── 4. 使用 sklearn 的线性回归算法实现房价预测 (0个文件夹,0个文件) │ ├── 4. 练习：预测糖尿病的患病指标.docx (16.3KB) │ ├── 4. 练习：预测糖尿病的患病指标.png (74.7KB) │ ├── 4. 使用 sklearn 的线性回归算法实现房价预测.mp4 (145.9MB) │ ├── 4. 使用 sklearn 的线性回归算法实现房价预测必看.zip (1.8MB) │ ├── 课程代码.docx (13.1KB) │ └── 课程界面.png (96.6KB) ├── 5. 房价预测的可视化线性模型 (0个文件夹,0个文件) │ ├── 5. 房价预测的可视化线性模型.mp4 (113.7MB) │ ├── 5. 房价预测的可视化线性模型资料.zip (1.8MB) │ ├── 5. 练习：糖尿病患病指标的可视化线性模型.docx (16.4KB) │ ├── 5. 练习：糖尿病患病指标的可视化线性模型.png (72.3KB) │ ├── 课程代码【持续更新‖免费提供：Cunworknotess】.docx (13.2KB) │ └── 课程界面.png (93.4KB) ├── 6. 比较多种算法的鸢尾花分类准确率 (0个文件夹,0个文件) │ ├── 6. 比较多种算法的鸢尾花分类准确率.mp4 (147.3MB) │ ├── 6. 比较多种算法的鸢尾花分类准确率资料.zip (1.8MB) │ ├── 6. 练习：使用kNN、逻辑回归和SVM进行水果类型识别.png (87.3KB) │ ├── 6. 练习：使用kNN、逻辑回归和SVM进行水果类型识别【耗时整理‖免费分享：cunlove.cn】.docx (16.6KB) │ ├── 课程代码.docx (13.2KB) │ └── 课程界面.png (96.2KB) ├── 7. 使用交叉验证对鸢尾花分类模型进行调参 (0个文件夹,0个文件) │ ├── 7. 练习：使用交叉验证对水果分类模型进行调参.docx (16.9KB) │ ├── 7. 练习：使用交叉验证对水果分类模型进行调参.png (97.3KB) │ ├── 7. 使用交叉验证对鸢尾花分类模型进行调参.mp4 (115.9MB) │ ├── 7. 使用交叉验证对鸢尾花分类模型进行调参必看.zip (1.8MB) │ ├── 课程代码.docx (13.5KB) │ └── 课程界面.png (99.1KB) └── 8. 使用特征预处理提升房价预测模型的性能 (0个文件夹,0个文件) ├── 8. 练习：使用特征预处理提升糖尿病患病指标预测模型的性能.docx (16.8KB) ├── 8. 练习：使用特征预处理提升糖尿病患病指标预测模型的性能.png (78.6KB) ├── 8. 使用特征预处理提升房价预测模型的性能必看.zip (1.8MB) ├── 8. 使用特征预处理提升房价预测模型的性能【耗时整理‖不易且全免费：cunlOve.cn】.mp4 (164.2MB) ├── 课程代码.docx (13.6KB) └── 课程界面.png (94.9KB)
如何下载和使用这份资源？
下载本资源后，可以按照章节顺序学习，完成每个章节的练习和代码编写。同时，可以利用scikit-learn和sklearn库，快速实现数据分析和机器学习的实用技能。点击下载按钮获取资源
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关于【麻瓜编程】实用主义学Python人工智能的常见问题
资源文件类型是什么？
视频和文档
资源大小是多少？
247.2MB
适合什么水平的程序员和数据分析师？
初学Python人工智能的程序员和数据分析师
