6-1.Scikit-learn概述
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4-1.贝叶斯方法
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3-2.Sigmoid函数
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9.1.集成学习方法概述
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1-1.机器学习概述
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6-3.Scikit-learn案例(一)
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2-2.梯度下降
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7-1.距离度量
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8-1.决策树原理
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15.4.数据建模
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5.1.数据集划分
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8-2.ID3算法
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2-1.线性回归
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2-4.回归的评价指标
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6-2.Scikit-learn主要用法(一)
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14.1.关联规则概述
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8-4.CART算法
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13.4.PCA(主成分分析)
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6-3.Scikit-learn案例(四)
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14.3.FP-Growth算法
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9-2.Adaboost和GBDT算法
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15.1.机器学习项目流程概述
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11.2.线性可分支持向量机
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13.1.降维概述
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14.2.Apriori 算法
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1-2.机器学习的类型
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9-4.LightGBM
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1-4.机器学习的开发流程
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7-2.KNN算法
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13.2.SVD(奇异值分解)-原理
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7-4.KD树搜索
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8-3.C4.5算法