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file:Mastering Feature Engineering Principles and Techniques for Data Scientists (Early Release)-O’reilly (2016).pdf
file:11-5 SVM中使用多项式特征和核函数.mp4
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file:7-9 人脸识别与特征脸.mp4
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file:10-4 F1 Score.mp4
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file:5-10 线性回归的可解释性.mp4
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file:1-3课程所使用的技术栈.mp4
file:2-4 批量,在线学习,参数,非参数学习.mp4
file:2-2 机器学习的主要任务.mp4
file:3-6 Numpy 数据和矩阵的合并与分割.mp4
file:3-11 Matplotlib数据可视化基础.mp4
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file:3-1 Jupyter Notebook基础.mp4
file:3-9 Numpy中的arg运算.mp4
file:3-10 Numpy中的比较和Fancy lindexing.mp4
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folder:第11章支撑向量机SVM
folder:第13章集成学习和随机森林
folder:第9章逻辑回归
folder:第14章更多机器学习算法
folder:第8章多项式回归与模型泛化
folder:第7章 PCA与梯度上升法
folder:第10章评价分类结果
folder:第1章欢迎来到Python3玩转机器学习

分享时间

2026-01-19

入库时间

2026-01-21

资源类型

夸克网盘

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