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内容详情：[5.4.1]--3.2原型聚类学习向量算法.mp4 [5.4.1]--3.2原型聚类学习向量算法.srt [5.3.1]--3.1原型聚类k均值算法.srt [5.3.1]--3.1原型聚类k均值算法.mp4 [5.6.1]--3.4原型聚类层次聚类.mp4 [5.6.1]--3.4原型聚类层次聚类.srt [5.5.1]--3.3原型聚类密度聚类.srt [5.5.1]--3.3原型聚类密度聚类.mp4 [5.1.1]--1.原型聚类描述.srt [5.1.1]--1.原型聚类描述.mp4 [5.2.1]--2.性能度量.mp4 [5.2.1]--2.性能度量.srt (5.1)--第五章聚类.pdf [7.5.1]--4.决策树的减枝.mp4 [7.5.1]--4.决策树的减枝.srt [7.1.1]--开头.srt [7.1.1]--开头.mp4 [7.3.1]--2.信息量和熵.mp4 [7.3.1]--2.信息量和熵.srt [7.7.1]--6.随机森林.mp4 [7.7.1]--6.随机森林.srt [7.4.1]--3.决策树的生成.srt [7.4.1]--3.决策树的生成.mp4 [7.2.1]--1.决策树模型与学习基本概念.mp4 [7.2.1]--1.决策树模型与学习基本概念.srt [7.6.1]--5.CART算法.srt [7.6.1]--5.CART算法.mp4 (7.1)--第五章决策树.pdf [8.4.1]--3.模型学习的最优化方法.mp4 [8.4.1]--3.模型学习的最优化方法.srt [8.1.1]--简介.mp4 [8.1.1]--简介.srt [8.3.1]--2.最大熵模型.mp4 [8.3.1]--2.最大熵模型.srt [8.2.1]--1.逻辑斯谛回归模型.srt [8.2.1]--1.逻辑斯谛回归模型.mp4...等。
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