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内容详情：06-6学习曲线.mp4 09-3硬间隔SVM.mp4 06-4决策边界.mp4 02-1本章总览.mp4 07-7决策树回归任务代码实现.mp4 03-12Numpy数组arg运算和排序.mp4 07-2决策树核心思想和原理.mp4 05-6多项式回归代码实现.mp4 13-7PCA在人脸识别中的应用.mp4 14-3EM算法参数估计.mp4 13-8主成分分析优缺点和适用条件.mp4 07-1本章总览.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 15-1本章总览.mp4 14-4隐马尔可夫模型代码实现.mp4 13-3PCA求解算法.mp4 12-2聚类算法核心思想和原理.mp4 15-4交易反欺诈代码实现.mp4 11-3集成学习代码实现.mp4 13-1本章总览.mp4 13-6PCA在数据降噪中的应用.mp4 09-8非线性SVM代码实现.mp4 08-5梯度下降优化算法.mp4 12-5聚类评估代码实现.mp4 11-5并行策略：随机森林.mp4 15-3房价预测.mp4 10-1本章总览.mp4 07-4决策树分类任务代码实现.mp4 01-1课程内容和理念.mp4 12-6聚类算法优缺点和适用条件.mp4 14-1本章总览.mp4 04-8KNN回归任务代码实现.mp4 04-3KNN分类任务代码实现.mp4 04-6超参数.mp4 05-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4 03-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4 03-2Anaconda图形化操作.mp4 05-5模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方.mp4 06-9正则化.mp4 02-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4 03-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4 01-3课程使用的技术栈.mp4...等。
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