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内容详情：2-递归生成树节点.mp4 3-整体框架逻辑.mp4 5-数据集切分.mp4 7-测试算法效果.mp4 6-完成树模型构建.mp4 1-整体模块概述.mp4 4-熵值计算.mp4 7-MiniBatch方法.mp4 12-正则化的作用.mp4 4-梯度下降模块.mp4 8-不同策略效果对比.mp4 13-岭回归与lasso.mp4 5-学习率对结果的影响.mp4 6-随机梯度下降得到的效果.mp4 3-预处理对结果的影响.mp4 2-参数直接求解方法.mp4 11-样本数量对结果的影响.mp4 14-实验总结.mp4 10-模型复杂度.mp4 9-多项式回归.mp4 1-实验目标分析.mp4 1-逻辑回归实验概述.mp4 2-概率结果随特征数值的变化.mp4 6-多分类-softmax.mp4 5-分类决策边界展示分析.mp4 3-可视化展示.mp4 4-坐标棋盘制作.mp4 QQ截图20190624141231.png QQ截图20190624141129.png QQ截图20190624141330.png QQ截图20190624141428.png 1.png Python机器学习实训营.docx 6-DBSCAN可视化展示.mp4 1-KMEANS算法概述.mp4 2-KMEANS工作流程.mp4 3-KMEANS迭代可视化展示.mp4 4-DBSCAN聚类算法.mp4 5-DBSCAN工作流程.mp4 8-Kmenas算法存在的问题.mp4 8-Kmenas算法存在的问题_20190805_232023.mp4 5-评估指标-Inertia.mp4 5-评估指标-Inertia_20190805_232027.mp4 11-DBSCAN算法.mp4 11-DBSCAN算法_20190805_232033.mp4 1-Kmenas算法常用操作_20190805_2...等。
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