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[5.10]--第六十回词袋模型可解文章义，化整为零拆出特征集.mp4
[5.11]--第六十一回 SKLearn工具齐备，邮件分类实战告捷.mp4
[5.12]--第六十二回决策树自动生成判断结构，信息熵精确算出数据价值.mp4
[5.13]--第六十三回以信息增益为导向，选最佳条件做分枝.mp4
[5.14]--第六十四回 sklearn轻松构建决策树，文本特征必须编码整数值.mp4
[5.15]--第六十五回数值特征逐个试验分界线，随机森林集体决定预测值.mp4
[5.16]--第六十六回逻辑回归术无关逻辑，支持向量机只看支持.mp4
[5.17]--第六十七回多模型实现回归预测，K-均值巧解聚类问题.mp4
[5.18]--第六十八回多重共线性画蛇添足，主成分分析去芜存菁.mp4
[5.19]--第六十九回图像识别化点阵为数组，AdaBoost看效果定权值.mp4
[5.19]--第六十九回图像识别化点阵为数组，AdaBoost看效果定权值_(2)课堂演示使用100张图片.zip
[5.1]--第五十一回机器学习无非程序代码，指定规则然后顺藤摸瓜.mp4
[5.20]--第七十回反向传播撑起神经网络，梯度下降试探最优组合.mp4
[5.2]--第五十二回任务类型要明确，特征数据是核心.mp4
[5.3]--第五十三回两行代码手写KNN算法，多个近邻决定未知者类型.mp4
[5.4]--第五十四回 SKLearn在手何必多写代码训练测试分开轻松验证.mp4
[5.5]--第五十五回交叉验证提升测试质量，网格搜索穷尽参数组合.mp4
[5.6]--第五十六回数据归一化同文共轨，特征过拟合画蛇添足.mp4
[5.7]--第五十七回欧氏距闵氏距按需择取，标准化归一化各有短长.mp4
[5.8]--第五十八回按距离设权重亲疏各异，召回率精确率视角不同.mp4
[5.9]--第五十九回条件独立性化繁为简，朴素贝叶斯巧分类别.mp4

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