温州大学《机器学习》课程全集
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11.2.线性可分支持向量机
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1-1.机器学习概述
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12.2.K-means聚类
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5-2.评价指标
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3-4.逻辑回归代码实现
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9-3.XGBoost
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5.1.数据集划分
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5-3.正则化、偏差和方差
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3-1分类问题
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9-2.Adaboost和GBDT算法
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4-2.朴素贝叶斯原理
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6-2.Scikit-learn主要用法(一)
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2-3.正则化
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(强推)浙江大学-机器学习
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13.4.PCA(主成分分析)
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9.1.集成学习方法概述
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15.2.数据清洗
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1-4.机器学习的开发流程
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8-3.C4.5算法
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4-3.朴素贝叶斯案例
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15.1.机器学习项目流程概述
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7-2.KNN算法
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6-1.Scikit-learn概述
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1-3机器学习的背景知识
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9-4.LightGBM
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3-2.Sigmoid函数
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6-3.Scikit-learn案例(一)
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13.1.降维概述
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2-2.梯度下降
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14.3.FP-Growth算法
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7-1.距离度量
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13.2.SVD(奇异值分解)-原理
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10.1.人工神经网络概述
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(超爽中英!) 2024公认最好的【吴恩达机器学习】教程！附课件代码 Machine Learning Specialization
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12.1.无监督学习概述
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10.2.感知机算法
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2-4.回归的评价指标
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14.2.Apriori 算法
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7-3.KD树划分
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4-1.贝叶斯方法