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内容详情：03-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4 09-1本章总览.mp4 08-6神经网络简单代码实现.mp4 10-3朴素贝叶斯分类.mp4 11-8集成学习优缺点和适用条件.mp4 11-7结合策略：Stacking方法.mp4 11-4并行策略：Bagging、OOB等方法.mp4 05-11线性算法优缺点和适用条件.mp4 08-4正向传播与反向传播.mp4 01-2初识机器学习.mp4 09-5线性SVM分类任务代码实现.mp4 03-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4 04-4数据集划分：训练集与预测集.mp4 04-6超参数.mp4 04-3KNN分类任务代码实现.mp4 03-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4 04-8KNN回归任务代码实现.mp4 05-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4 03-2Anaconda图形化操作.mp4 03-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4 04-1本章总览.mp4 04-2KNN算法核心思想和原理.mp4 03-4JupyterNotebook基础使用.mp4 04-5模型评价.mp4 04-7特征归一化.mp4 03-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4 03-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4 04-9KNN优缺点和适用条件.mp4 05-1本章总览.mp4 02-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4 03-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4 02-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4 06-6学习曲线.mp4 07-1本章总览.mp4 07-2决策树核心思想和原理.mp4 06-5过拟合与欠拟合.mp4 06-12评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率.mp4 06-4决策边界.mp4 03-12N...等。
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