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内容详情：300T精品资源入口.txt 网盘资源分享群.jpg 05-1本章总览.mp4 04-7特征归一化.mp4 06-7交叉验证.mp4 06-6学习曲线.mp4 03-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp4 04-9KNN优缺点和适用条件.mp4 04-2KNN算法核心思想和原理.mp4 06-5过拟合与欠拟合.mp4 02-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4 06-3梯度下降.mp4 06-8模型误差.mp4 06-4决策边界.mp4 03-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4 03-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4 04-4数据集划分：训练集与预测集.mp4 08-1本章总览.mp4 03-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4 08-3激活函数.mp4 04-1本章总览.mp4 07-8决策树优缺点和适用条件.mp4 03-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4 06-2损失函数.mp4 02-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4 02-1本章总览.mp4 07-1本章总览.mp4 07-5基尼系数.mp4 03-2Anaconda图形化操作.mp4 04-8KNN回归任务代码实现.mp4 03-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4 03-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4 03-4JupyterNotebook基础使用.mp4 06-9正则化.mp4 09-4SVM软间隔.mp4 11-7结合策略：Stacking方法.mp4 11-4并行策略：Bagging、OOB等方法.mp4 10-3朴素贝叶斯分类.mp4 10-1本章总览.mp4 14-3EM算法参数估计.mp4 15-2泰坦尼克生还预测.mp4 09-10SVM优缺点和适用条件.mp4 ...等。
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