内容详情:04-8KNN回归任务代码实现.mp4 05-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4 05-11线性算法优缺点和适用条件.mp4 05-1本章总览.mp4 04-7特征归一化.mp4 04-9KNN优缺点和适用条件.mp4 04-3KNN分类任务代码实现.mp4 04-5模型评价.mp4 04-6超参数.mp4 04-4数据集划分:训练集与预测集.mp4 04-2KNN算法核心思想和原理.mp4 04-1本章总览.mp4 03-8Numpy数组基础索引:索引和切片.mp4 03-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4 03-7Numpy数组创建:特定数组、等差数组、随机数组.mp4 11-1本章总览.mp4 03-6Numpy基础:安装与性能对比.mp4 09-4SVM软间隔.mp4 10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp4 10-3朴素贝叶斯分类.mp4 09-6非线性SVM:核技巧.mp4 10-1本章总览.mp4 01-2初识机器学习.mp4 11-3集成学习代码实现.mp4 12-2聚类算法核心思想和原理.mp4 09-8非线性SVM代码实现.mp4 09-9SVM回归任务代码实现.mp4 09-2SVM核心思想和原理.mp4 10-5多项式朴素贝叶斯代码实现.mp4 09-3硬间隔SVM.mp4 10-4朴素贝叶斯的代码实现.mp4 03-4JupyterNotebook基础使用.mp4 09-5线性SVM分类任务代码实现.mp4 11-4并行策略:Bagging、OOB等方法.mp4 11-2集成学习核心思想和原理.mp4 10-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp4 11-5并行策略:随机森林.mp4 03-5JupyterNotebook高级使用:常用魔法命令.mp4 11-8集成学习优缺点和适用条件.mp4 09-7SVM核函数.mp4 11-7结合策...等。
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