内容详情:●_更多学习+教程资源目录.xlsx 14章_学习scikit-learn文档,大家加油!.mp4 ●_更多学习+教程资源目录.xlsx 13章.mp4 ●_更多学习+教程资源目录.xlsx 11-5_SVM中使用多项式特征和核函数.mp4 11-4_Scikit-learn_中的SVM.mp4 11-7RBF核函数.mp4 11-9_SVM思想解决回归问题.mp4 11-3_Soft_Margin_SVM.mp4 11-6_什么是核函数.mp4 11-8_RBF核函数中的gamma.mp4 11-2_svm背后的最优化问题.mp4 11-1_什么是SVM.mp4 ●_更多学习+教程资源目录.xlsx 10-4_F1_Score.mp4 10-8_多分类问题中的混淆矩阵.mp4 10-2_准确率和召回率.mp4 10-5_准确率和召回率的平衡.mp4 10-6_准确率召回率曲线.mp4 10-1准确度的陷阱和混淆矩阵.mp4 10-7_ROC曲线.mp4 10-3_现实混淆矩阵.mp4 ●_更多学习+教程资源目录.xlsx 9-2_逻辑回归的损失函数.mp4 9-8_OvR与OvO.mp4 9-5_决策边界.mp4 9-6_在逻辑回归中使用多项式特征.mp4 9-4_实现逻辑回归算法.mp4 9-1_什么是逻辑回归.mp4 9-3_逻辑回归损失函数的梯度.mp4 9-7_scikt-learn中的逻辑回归.mp4 ●_更多学习+教程资源目录.xlsx 8-3_过拟合与欠拟合.mp4 8-10_L1,L2弹性网络.mp4 8-8_模型泛化与岭回归.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 8-2_scikit-learn_中的多项式回归.mp4 8-9_LASSO.mp4 8-7_偏差方差平衡.mp4 8-5_学习曲线.mp4 8-4_为...等。
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