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内容详情：超500T汁源汇总(免费分享)点击获取.docx 08-7-8-7梯度消失和梯度爆炸.mp4 04-7-4-7特征归一化.mp4 03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4 03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4 04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4 07-7-7-7决策树回归任务代码实现.mp4 03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4 05-1-5-1本章总览.mp4 03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4 09-1-9-1本章总览.mp4 02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4 04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4 11-1-11-1本章总览.mp4 05-8-5-8线性逻辑回归代码实现.mp4 06-13-6-13评价指标：ROC曲线.mp4 06-3-6-3梯度下降.mp4 06-6-6-6学习曲线.mp4 07-5-7-5基尼系数.mp4 05-9-5-9多分类策略.mp4 05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4 07-1-7-1本章总览.mp4 07-3-7-3信息熵.mp4 05-6-5-6多项式回归代码实现.mp4 07-4-7-4决策树分类任务代码实现.mp4 06-4-6-4决策边界.mp4 06-12-6-12评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率.mp4 05-7-5-7逻辑回归算法.mp4 07-6-7-6决策树剪枝.mp4 06-11-6-11模型泛化.mp4 05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4 06-8-6-8模型误差.mp4 05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4 03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4 05-5-5-5模型评...等。
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