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内容详情：9-7_scikt-learn中的逻辑回归.mp4 9-3_逻辑回归损失函数的梯度.mp4 9-4_实现逻辑回归算法.mp4 9-1_什么是逻辑回归.mp4 9-6_在逻辑回归中使用多项式特征.mp4 9-8_OvR与OvO.mp4 9-5_决策边界.mp4 9-2_逻辑回归的损失函数.mp4 3-4_创建Numpy_数据和矩阵.mp4 3-5_Numpy数组和矩阵的基本操作.mp4 3-2Jupter_Notebook_中的魔法命令.mp4 3-12_数据加载和简单的数据搜索.mp4 3-8_Numpy_中的聚合运算.mp4 3-9_Numpy中的arg运算.mp4 3-3_Numpy_数据基础.mp4 3-11_Matplotlib数据可视化基础.mp4 3-10_Numpy中的比较和Fancy_lindexing.mp4 3-6_Numpy_数据和矩阵的合并与分割.mp4 3-1_Jupyter_Notebook基础.mp4 3-7_Numpy中的矩阵运算.mp4 8-10_L1，L2弹性网络.mp4 8-5_学习曲线.mp4 8-4_为什么要训练数据集与测试数据集.mp4 8-3_过拟合与欠拟合.mp4 8-8_模型泛化与岭回归.mp4 8-7_偏差方差平衡.mp4 8-1_什么是多项式回归.mp4 8-6_验证数据集与交叉验证.mp4 8-9_LASSO.mp4 8-2_scikit-learn_中的多项式回归.mp4 5-9_使用Scilit-learn解决回归问题.mp4 5-7多元线性回归和正规方程解.mp4 5-6_最好的衡量线性回归法的指标.mp4 5-8_实现多元线性回归.mp4 5-4_衡量线性回归的指标.mp4 5-10_线性回归的可解释性.mp4 5-1_简单线性回归.mp4 5-3_简单线性回归的实现.mp4 5-5_R_Squared.mp4...等。
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