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内容详情：网盘资源分享群.jpg 300T精品资源入口.txt 07-8决策树优缺点和适用条件.mp4 06-8模型误差.mp4 07-3信息熵.mp4 07-7决策树回归任务代码实现.mp4 07-1本章总览.mp4 08-2神经网络核心思想和原理.mp4 06-6学习曲线.mp4 08-1本章总览.mp4 06-9正则化.mp4 07-5基尼系数.mp4 07-4决策树分类任务代码实现.mp4 07-2决策树核心思想和原理.mp4 07-6决策树剪枝.mp4 08-3激活函数.mp4 06-7交叉验证.mp4 06-12评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率.mp4 05-3逻辑回归核心思想和原理.mp4 06-1本章总览.mp4 06-11模型泛化.mp4 05-9多分类策略.mp4 05-8线性逻辑回归代码实现.mp4 06-2损失函数.mp4 06-10LASSO和岭回归代码实现.mp4 05-6多项式回归代码实现.mp4 09-1本章总览.mp4 13-5降维任务代码实现.mp4 04-7特征归一化.mp4 02-2数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4 09-4SVM软间隔.mp4 01-1课程内容和理念.mp4 05-11线性算法优缺点和适用条件.mp4 03-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4 03-4JupyterNotebook基础使用.mp4 05-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4 08-6神经网络简单代码实现.mp4 03-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4 03-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4 01-2初识机器学习.mp4 03-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4 12-6聚类算法优缺点和适用条件.mp4 05-1本章总览.mp4 03-9Numpy非常重要的数组合并与拆分操作.mp...等。
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