[Python教程]Python3入门机器学习经典算法与应用轻松入行人工智能(完整版) 网盘资源 | 影盘社

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file:Mastering Feature Engineering Principles and Techniques for Data Scientists (Early Release)-O’reilly (2016).pdf
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file:3-3 Numpy 数据基础.mp4
file:3-1 Jupyter Notebook基础.mp4
file:3-10 Numpy中的比较和Fancy lindexing.mp4
file:3-11 Matplotlib数据可视化基础.mp4
file:3-12 数据加载和简单的数据搜索.mp4
file:10-1准确度的陷阱和混淆矩阵.mp4
file:10-7 ROC曲线.mp4
file:10-5 准确率和召回率的平衡.mp4
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file:6-9 有关梯度下降法的更多讨论.mp4
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file:6-7 scikit-learn中的梯度下降法.mp4
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file:5-8 实现多元线性回归.mp4
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file:4-9 更多有关K近邻算法的思考.mp4
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file:12-3 - 12-5.mp4
file:2-3 监督学习,非监督学习.mp4
file:2-6 课程使用环境搭建.mp4
file:13章.mp4
file:1-1 什么是机器学习.mp4
file:1-2课程涵盖的内容和理念.mp4
file:9-3 逻辑回归损失函数的梯度.mp4
file:9-8 OvR与OvO.mp4
file:11-8 RBF核函数中的gamma.mp4
file:11-9 SVM思想解决回归问题.mp4
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file:11-5 SVM中使用多项式特征和核函数.mp4
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file:8-6 验证数据集与交叉验证.mp4
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file:7-7 试手MNIST数据集.mp4
file:7-8 使用PCA对数据进行降噪.mp4
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folder:第10章评价分类结果
folder:第6章梯度下降法
folder:第4章最基础的分类算法
folder:第2章机器学习基础
folder:第13章集成学习和随机森林
folder:第1章欢迎来到Python3玩转机器学习
folder:第11章支撑向量机SVM
folder:第8章多项式回归与模型泛化

分享时间

2024-09-18

入库时间

2024-09-18

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