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Python3入门机器学习经典
算法
与应用
第8章 多项式回归与模型泛化/8-6 验证数据集与交叉验证.mp4
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第4章 最基础的分类
算法
-k近邻
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kNN/4-3 训练数据集，测试数据集.mp4
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第4章 最基础的分类
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kNN/4-5 超参数.mp4
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第4章 最基础的分类
算法
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算法
封装.mp4
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第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-7 Numpy中的矩阵运算.mp4
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第6章 梯度下降法/6-5 梯度下降的向量化和数据标准化.mp4
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第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-4 创建numpy数组和矩阵.mp4
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第6章 梯度下降法/6-2 模拟实现梯度下降法.mp4
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第4章 最基础的分类
算法
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算法
kNN/4-8 scikit-learn中的Scaler.mp4
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第5章 线性回归法/5-5 衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE.mp4
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第8章 多项式回归与模型泛化/8-8 模型泛化与岭回归.mp4
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第7章 PCA与梯度上升法/7-3 求数据的主成分PCA.mp4
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第4章 最基础的分类
算法
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算法
kNN/4-4 分类准确度.mp4
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第7章 PCA与梯度上升法/7-6 scikit-learn中的PCA.mp4
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第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-1 jupyter notebook基础.mp4
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第7章 PCA与梯度上升法/7-5 高维数据映射为低维数据.mp4
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第4章 最基础的分类
算法
-k近邻
算法
kNN/4-6 网格搜索与k近邻
算法
中更多超参数.mp4
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算法
与数据结构
三/第三章1-5.mp4
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三/第三章6-9.mp4
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二/第二章4-6.mp4
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二/第二章1-3.mp4
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高清处理之小宝寻欢约极品美丽御姐,全程情侣般的缠绵绝对不要错过
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