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00 离线版加密(金盾)
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001-999
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900-999(离线版)
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901.【26天大课】机器学习在生物医学中的应用
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课程-第八天:逻辑回归(一).vip
课程-第二十二天:机器学习模型的可解释性.vip
课程-第二十六天:文章复现.vip
课程-第二十三天:主成分分析以及广义低秩模型.vip
课程-第二十四天:自动编码器及k-means.vip
课程-第二十天:深度学习.vip
课程-第二十五天:层次聚类及基于模型的聚类.vip
课程-第二十一天:堆叠模型.vip
课程-第二天:模型构建及特征筛选.vip
课程-第九天:逻辑回归(二).vip
课程-第六天:线性回归(一).vip
课程-第七天:线性回归(二).vip
课程-第三天:模型数据的转换(一).vip
课程-第十八天:支持向量机(一).vip
课程-第十二天:多元自适应回归.vip
课程-第十九天:支持向量机(二).vip
课程-第十六天:随机森林.vip
课程-第十七天:梯度提升算法.vip
课程-第十三天:k近邻算法.vip
课程-第十四天:决策树.vip
课程-第十天:正则化回归(一).vip
课程-第十五天:装袋.vip
课程-第十一天:正则化回归(二).vip
课程-第四天:模型数据的转换(二).vip
课程-第五天:模型数据的转换(三).vip
课程-第一天:机器学习概念.vip
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