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162,推荐系统要完成的任务.mp4
164,基于用户的协同过滤.mp4
166,隐语义模型.mp4
104,HTTP检测任务与数据挖掘的核心.mp4
105,论文的重要程度.mp4
106,BenchMark概述.mp4
071,决策树涉及参数.mp4
072,树可视化与Sklearn实例.mp4
073,Sklearn参数选择模块.mp4
142,Tensorflow回归实例.mp4
145,神经网络dropout.mp4
146,卷积神经网络基本结构.mp4
课件与代码.exe
011,循环结构.mp4
009,List基础模块.mp4
007,快速入门,边学边用.mp4
176,自然语言处理与深度学习.mp4
181,Hierarchical.mp4
183,CBOW求解目标.mp4
123,多种聚类算法概述.mp4
075,特征重要性衡量.mp4
074,集成算法-随机森林.mp4
112,求解得出降维结果.mp4
111,Python实现线性判别分析.mp4
017,Numpy基本操作.mp4
053,停止策略与梯度下降策略对比.mp4
054,实验对比效果.mp4
038,多变量分析绘图.mp4
032,布局整体风格设置.mp4
174,损失函数定义.mp4
170,Surprise库使用方法.mp4
098,SVM求解实例.mp4
099,支持向量的作用.mp4
056,样本不平衡解决方案.mp4
063,逻辑回归阈值对结果的影响.mp4
060,正则化惩罚项.mp4
055,案例背景和目标.mp4
064,SMOTE样本生成策略.mp4
51CTO[微职位]Python数据分析与机器学习实战课程配套视频课程
第33章推荐系统
第20章机器学习处理实际问题常规套路
第13章案例实战:决策树Sklearn实例
第30章 Tensorflow实战
课件与代码
第2章 Python快速入门
第35章词向量模型Word2Vec
第14章集成算法与随机森林
第12章决策树算法
第22章案例实战:Python实现线性判别分析
第3章科学计算库Numpy
第28章 GMM聚类实践
第6章 Python可视化库Seaborn
第11章项目实战:案例实战信用卡欺诈检测
第21章降维算法:线性判别分析
第37章时间序列-ARIMA模型
第31章 Mnist手写字体与验证码识别
第4章数据分析处理库Pandas
第32章 Xgboost集成算法
第25章聚类算法-DBSCAN
第15章泰坦尼克船员获救
第39章探索性数据分析:赛事数据集
第5章可视化库Matplotlib
第36章使用Gensim库构造词向量模型
第1章人工智能入学指南
唐宇迪-机器学习课程代码-新整理

分享时间

0001-01-01

入库时间

2026-08-05

资源类型

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勇敢*直的白肩雕

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