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内容详情：05-8线性逻辑回归代码实现.mp4 06-8模型误差.mp4 06-10LASSO和岭回归代码实现.mp4 07-1本章总览.mp4 04-8KNN回归任务代码实现.mp4 04-9KNN优缺点和适用条件.mp4 11-8集成学习优缺点和适用条件.mp4 04-6超参数.mp4 03-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4 03-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4 06-3梯度下降.mp4 03-4JupyterNotebook基础使用.mp4 05-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4 07-2决策树核心思想和原理.mp4 04-1本章总览.mp4 01-2初识机器学习.mp4 10-3朴素贝叶斯分类.mp4 03-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4 04-7特征归一化.mp4 06-13评价指标：ROC曲线.mp4 03-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4 11-7结合策略：Stacking方法.mp4 03-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4 06-5过拟合与欠拟合.mp4 03-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4 03-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4 05-5模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方.mp4 06-6学习曲线.mp4 05-1本章总览.mp4 02-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4 07-5基尼系数.mp4 04-2KNN算法核心思想和原理.mp4 07-4决策树分类任务代码实现.mp4 05-6多项式回归代码实现.mp4 12-1本章总览.mp4 14-5概率图模型优缺点和适用条件.mp4 15-1本章总览.mp4 09-7SVM核函数.mp4 12-5聚类评估代码实现.mp4 15-5如何深入研究机器学习.mp4 13-2PCA核心思想和原理...等。
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