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内容详情：11-5并行策略：随机森林.mp4 04-2KNN算法核心思想和原理.mp4 11-3集成学习代码实现.mp4 09-6非线性SVM：核技巧.mp4 03-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4 02-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4 03-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4 05-5模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方.mp4 12-2聚类算法核心思想和原理.mp4 06-11模型泛化.mp4 14-1本章总览.mp4 06-6学习曲线.mp4 10-4朴素贝叶斯的代码实现.mp4 11-2集成学习核心思想和原理.mp4 11-1本章总览.mp4 08-8模型选择.mp4 09-2SVM核心思想和原理.mp4 07-1本章总览.mp4 03-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4 12-4聚类算法代码实现.mp4 06-4决策边界.mp4 13-6PCA在数据降噪中的应用.mp4 08-4正向传播与反向传播.mp4 14-5概率图模型优缺点和适用条件.mp4 07-4决策树分类任务代码实现.mp4 14-3EM算法参数估计.mp4 05-8线性逻辑回归代码实现.mp4 06-1本章总览.mp4 13-7PCA在人脸识别中的应用.mp4 05-3逻辑回归核心思想和原理.mp4 12-1本章总览.mp4 12-3k-means和分层聚类.mp4 04-1本章总览.mp4 08-9神经网络优缺点和适用条件.mp4 03-4JupyterNotebook基础使用.mp4 13-5降维任务代码实现.mp4 08-7梯度消失和梯度爆炸.mp4 06-5过拟合与欠拟合.mp4 11-4并行策略：Bagging、OOB等方法.mp4 13-2PCA核心思想和原理.mp4 13-1本章总览.mp4 08-5梯度下降优化算法....等。
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