28、决策树的纯度计算、损失函数与举例说明
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25、神经网络之反向传播BP算法
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39、Boosting提升学习与AdaBoost算法损失函数
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40、AdaBoost算法原理与构建过程
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23、S型神经元与常用激活函数
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16、梯度下降法原理与代码实战案例
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37、RF随机森林的扩展算法：Extra Tree、TRTE、IForest
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32、决策树优化策略：剪枝优化与随机森林
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26、神经网络之BP算法举例说明
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24、机器学习之KNN算法实现原理与KD-Tree构建
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04、特征工程概述与1-of-k哑编码
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29、神经网络之BP算法_实战预测案例
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22、神经网络来源与感知器模型
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15、回归模型的指标评估与机器学习的调参
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17、线性回归问题的梯度下降算法(BGD、SGD、MBGD)
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27、什么是决策树以及决策树的构建过程
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42、AdaBoost算法的实战代码案例与总结
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09、最小二乘法求线性回归的最优参数向量
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19、Python中的多线程模块threading
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24、神经网络的结构与过拟合
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01、TensorFlow框架简介
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23、ML分类问题综合实战案例：信贷审批与鸢尾花分类
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41、卷积神经网络算法训练与数据增强
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20、认识逻辑回归及其交叉熵损失函数
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36、Bagging方法与随机森林
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05、文本数据转换：词袋法与TF-IDF
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02、python中函数的嵌套与闭包
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20、TensorFlow实现Softmax分类问题代码案例
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31、神经网络之手写数字图片预测_TF代码
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39、CNN的优缺点与模型参数初始化
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26、决策树预备知识：信息熵与条件熵
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27、神经网络之BP算法_代码实现
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08、机器学习之回归算法
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01、CNN的应用与图像风格转换算法概述
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11、机器学习实战案例：普通最小二乘法求线性回归
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25、KNN参数说明与实例代码讲解
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21、逻辑回归代码实战案例：乳腺癌预测
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05、python中操作mysql数据库CRUD(增、删、改、查)
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06、python中的时间Time模块
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13、多项式扩展与过拟合问题
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33、人工智能相关数学基础：彻底理解贝叶斯公式(概率公式)