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内容详情：04-5模型评价.mp4 02-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4 03-2Anaconda图形化操作.mp4 06-11模型泛化.mp4 03-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4 03-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4 14-3EM算法参数估计.mp4 04-4数据集划分：训练集与预测集.mp4 05-4线性回归代码实现.mp4 04-3KNN分类任务代码实现.mp4 08-3激活函数.mp4 03-3Anaconda命令行操作.mp4 15-5如何深入研究机器学习.mp4 14-4隐马尔可夫模型代码实现.mp4 15-4交易反欺诈代码实现.mp4 13-7PCA在人脸识别中的应用.mp4 12-5聚类评估代码实现.mp4 05-6多项式回归代码实现.mp4 13-5降维任务代码实现.mp4 08-1本章总览.mp4 14-2概率图模型核心思想和原理.mp4 07-7决策树回归任务代码实现.mp4 13-8主成分分析优缺点和适用条件.mp4 15-3房价预测.mp4 14-1本章总览.mp4 13-3PCA求解算法.mp4 15-1本章总览.mp4 13-6PCA在数据降噪中的应用.mp4 08-2神经网络核心思想和原理.mp4 14-5概率图模型优缺点和适用条件.mp4 07-6决策树剪枝.mp4 07-4决策树分类任务代码实现.mp4 08-7梯度消失和梯度爆炸.mp4 12-3k-means和分层聚类.mp4 08-9神经网络优缺点和适用条件.mp4 09-9SVM回归任务代码实现.mp4 09-6非线性SVM：核技巧.mp4 09-2SVM核心思想和原理.mp4 11-2集成学习核心思想和原理.mp4 10-4朴素贝叶斯的代码实现.mp4 09-10SVM优缺点和适用条件.mp4 08-5梯度下降优化算法.mp...等。
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