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25、KNN参数说明与实例代码讲解
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40、AdaBoost算法原理与构建过程
39、Boosting提升学习与AdaBoost算法损失函数
30、决策树算法代码实例:鸢尾花分类
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36、Bagging方法与随机森林
29、决策树的生成算法:ID3、C4.5、CART
45、机器学习之聚类算法与相似度距离公式
09、最小二乘法求线性回归的最优参数向量
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39、CNN的优缺点与模型参数初始化
41、AdaBoost算法原理的举例推演_重点掌握
25、神经网络之反向传播BP算法
14、解决OverFitting的方案:L1正则、L2正则、弹性网络算法
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06、模型训练与测试(准确率、召回率、精准率、F值、ROC、AUC)
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44、集成学习Bagging、Boosting的区别与Stacking
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22、Softmax回归算法与实战案例:葡萄酒质量分类
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