京东 11.11 红包
93线性不可分以及解决方法
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83提取目标值
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73K近邻的基础算法
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91三种数据格式获取指定字段
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96实例2
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86随机森林接口参数
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94案例
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77判断模型的优劣
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02机器学习的阶段
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093武信息熵与条件熵
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64决策树训练方法参数解析
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61分类特征提取
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91svm寻找超平面
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88决策树回归过拟合判断
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86提取目标值与特征值
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43机器学习基本概念
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01条件筛选01
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56参数
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28cut的作用2
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01机器学习分类总结
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120逻辑回归
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59分析
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116寻找最优模型
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76KNN算法实现
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117推荐系统
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005约束的几个常用设置
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119交叉验证
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01-Python的第一个程序
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基本结构
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04-实例方法传以及调用参
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118指标获取方式
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96多个字段排序2
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73模型评估与展示1
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80信息熵与条件熵与信息增益
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19-项目 订单功能实现(上)
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98分组
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25-BootStrap前端框架入门实例(上)
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66训练模型
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42-maven基本使用(下)
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114建立学习流程
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33-Spring入门一(上)