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内容详情：15-1-15-1本章总览.mp4 08-8-8-8模型选择.mp4 06-3-6-3梯度下降.mp4 04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4 07-6-7-6决策树剪枝.mp4 08-1-8-1本章总览.mp4 05-9-5-9多分类策略.mp4 13-4-13-4PCA算法代码实现.mp4 11-4-11-4并行策略：Bagging、OOB等方法.mp4 14-1-14-1本章总览.mp4 09-10-9-10SVM优缺点和适用条件.mp4 15-2-15-2泰坦尼克生还预测.mp4 03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4 07-7-7-7决策树回归任务代码实现.mp4 02-1-2初识机器学习.mp4 10-6-10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp4 06-4-6-4决策边界.mp4 10-5-10-5多项式朴素贝叶斯代码实现.mp4 06-8-6-8模型误差.mp4 11-7-11-7结合策略：Stacking方法.mp4 04-7-4-7特征归一化.mp4 09-6-9-6非线性SVM：核技巧.mp4 06-6-6-6学习曲线.mp4 05-6-5-6多项式回归代码实现.mp4 03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4 12-6-12-6聚类算法优缺点和适用条件.mp4 03-10-3-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4 11-5-11-5并行策略：随机森林.mp4 03-11-3-11Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4 08-6-8-6神经网络简单代码实现.mp4 13-8-13-8主成分分析优缺点和适用条件.mp4 14-4-14-4隐马尔可夫模型代码实现.mp4 05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4 03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp...等。
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