2_5_1基础饼图
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2_4_1基础散点图
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2-2-1基础折线图
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2_3_1基础柱状图
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0_2_8-dataframe的创建方法
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1.1.机器学习基础概述
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1_1_1课程概述
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0_2_4ndrray基础运算
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2_2_2导入数据集
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3_1_1概述
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1_1_1课程概述
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0_2_12使用matplotlib绘制基础的数据分析图
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0_1_5总结
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0_2_13总结
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3_2_3基于图方法的评价
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1.17.回顾总结
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3_1_6k-means聚类分析2
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1_1_2数据集介绍
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2_4_2数据拆解
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4.21.概率论进阶介绍
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3_1_7探索先验概率对分类的影响
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3_1_5结果输出
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pycharm安装及基础配置
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0_2_1本课目标
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0_2_6series介绍
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2_1_3数据转换
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0_2_9操作dataframe
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0_1_1本课目标
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4.7Graph
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2_2_2分类特征处理
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2.5.回顾总结
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5.19.总结
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2_2_1数据预处理方法1.mp4
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3_1_5计算轮廓系数
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1.10.初识激活函数
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3_1_1逻辑回归
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4.9.正态分布-高斯分布
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3.2.问题
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1.3.信息检索技术
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4.5.0-1分布，伯努利分布
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4.4.其它优化方法