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【云课堂专区】
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【万门大学合集】
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21 解密机器学习中的监督学习【完结】
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1.1什么是机器学习、机器学习应用【01资源网:01zyku.com】.MP4
1.2Python基础知识(一)【01资源网:01zyku.com】.MP4
1.3Python基础知识(二)【01资源网:01zyku.com】.MP4
1.4Python基础知识(三)【01资源网:01zyku.com】.MP4
1.5Python基础知识(四)【01资源网:01zyku.com】.MP4
1.6Python基础知识(五)【01资源网:01zyku.com】.MP4
1.7Python基础知识(六)【01资源网:01zyku.com】.MP4
1.8Python基础知识(七)【01资源网:01zyku.com】.MP4
1.9答疑【01资源网:01zyku.com】.MP4
2.10多元线性回归的效果【01资源网:01zyku.com】.MP4
2.11问题回顾【01资源网:01zyku.com】.MP4
2.12其他注意事项(一)【01资源网:01zyku.com】.MP4
2.13其他注意事项(三)【01资源网:01zyku.com】.MP4
2.14超越线性(一)【01资源网:01zyku.com】.MP4
2.15超越线性(二)【01资源网:01zyku.com】.MP4
2.16超越线性(三)【01资源网:01zyku.com】.MP4
2.17超越线性(四)【01资源网:01zyku.com】.MP4
2.1一元线性回归(一)【01资源网:01zyku.com】.MP4
2.2一元线性回归(二)【01资源网:01zyku.com】.MP4
2.3一元线性回归(三)【01资源网:01zyku.com】.MP4
2.4一元线性回归(四)【01资源网:01zyku.com】.MP4
2.5一元线性回归(五)【01资源网:01zyku.com】.MP4
2.6多元线性回归(一)【01资源网:01zyku.com】.MP4
2.7多元线性回归(二)【01资源网:01zyku.com】.MP4
2.8有没有数据特征对于预测结果有用【01资源网:01zyku.com】.MP4
3.1分类问题总论、交叉验证【01资源网:01zyku.com】.MP4
3.2Logistic回归【01资源网:01zyku.com】.MP4
3.3Logistic回归、评价分类结果【01资源网:01zyku.com】.MP4
3.4最后的项目预览【01资源网:01zyku.com】.MP4
3.5答疑【01资源网:01zyku.com】.MP4
3.6分类问题总论【01资源网:01zyku.com】.MP4
3.7ROC曲线【01资源网:01zyku.com】.MP4
3.8如果两个类别的数据量差别很大【01资源网:01zyku.com】.MP4
4.1为什么我们喜欢简单的模型【01资源网:01zyku.com】.MP4
4.2Ridge正则化(一)【01资源网:01zyku.com】.MP4
4.3Ridge正则化(二)【01资源网:01zyku.com】.MP4
4.4Lasso正则路径、比较Ridge和Lasso【01资源网:01zyku.com】.MP4
4.5降维、各种方法比较【01资源网:01zyku.com】.MP4
5.1最大间隔分类器【01资源网:01zyku.com】.MP4
5.2支持向量机(一)【01资源网:01zyku.com】.MP4
5.3支持向量机(二)【01资源网:01zyku.com】.MP4
5.4支持向量机(三)【01资源网:01zyku.com】.MP4
6.1树(一)【01资源网:01zyku.com】.MP4
6.2树(二)【01资源网:01zyku.com】.MP4
6.3集合算法:Bagging(一)【01资源网:01zyku.com】.MP4
6.4集合算法:Bagging(二)【01资源网:01zyku.com】.MP4
6.5集合算法:随机森林、提升树【01资源网:01zyku.com】.MP4
6.6程序范例(一)【01资源网:01zyku.com】.MP4
6.7程序范例(二)【01资源网:01zyku.com】.MP4
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