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【老饼讲解机器学习】2.2-逻辑回归-模型表达式
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形象理解-交叉熵损失函数
【老饼讲解机器学习】2.1-逻辑回归-初识与简介
【老饼讲解机器学习】2.3-逻辑回归-模型损失函数
【老饼讲解机器学习】3.5-过拟合与防止过拟合的方法
3.2-BP神经网络建模效果不好的原因
3.1-BP神经网络建模详解
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【老饼讲解机器学习】2.4-逻辑回归-梯度下降求解逻辑回归
2.2-BP神经网络是如何训练的
【老饼讲解机器学习】2.6-逻辑回归课后吹水
【老饼讲解机器学习】1.2-初识机器学习-线性回归
【老饼讲解机器学习】3.2-决策树-CART决策树模型简介与表示
【老饼讲解机器学习】4.4-拓展-逻辑回归Sigmoid函数的来源
【老饼讲解机器学习】5.2-算法补充-聚类效果不好的原因分析(吹水)
【老饼讲解机器学习】1.1-初识机器学习-开篇入门
【老饼讲解机器学习】4.3-拓展-C4.5决策树
【老饼讲解机器学习】3.3-决策树-CART决策树构建过程
【老饼讲解机器学习】2.5-逻辑回归-几何意义
2.1-BP神经网络为什么能拟合曲线
【老饼讲解机器学习】3.4-决策树-CART决策树的几何意义
【老饼讲解机器学习】5.3-算法补充-朴素贝叶斯模型
【老饼讲解机器学习】5.2-算法补充-k-means聚类算法
【老饼讲解机器学习】4.1-拓展-信息量与信息熵
【老饼讲解机器学习】3.1-决策树-决策树学前简介
1.1-BP神经网络是什么
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1.3-怎么实现一个BP神经网络
2.3-BP的trainlm算法是什么
【老饼讲解机器学习】5.1-算法补充-课前吹水
1.2-BP神经网络可以用来干什么
【老饼讲解机器学习】4.2-拓展-ID3决策树
【老饼讲解机器学习】3.6-CART决策树的预剪枝和后剪枝
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