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40、AdaBoost算法原理与构建过程
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41、AdaBoost算法原理的举例推演_重点掌握
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29、决策树的生成算法：ID3、C4.5、CART
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24、机器学习之KNN算法实现原理与KD-Tree构建
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30、决策树算法代码实例：鸢尾花分类
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38、随机森林算法实战案例：乳腺癌数据分析
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36、Bagging方法与随机森林
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02、VGG16预训练好的参数加载与模型网络构建
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42、AdaBoost算法的实战代码案例与总结
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28、RBF径向基神经网络与DNN问题
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10、scikit-learn机器学习框架的安装与环境搭建
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25、神经网络之反向传播BP算法
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14、解决OverFitting的方案：L1正则、L2正则、弹性网络算法
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34、使用决策树的可视化工具画出树结构
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【全463集】禁止自学走弯路！回归算法、聚类算法、决策树、随机森林、神经网络、贝叶斯算法、支持向量机等十大机器学习算法一口气学完！
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27、神经网络之BP算法_代码实现
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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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37、RF随机森林的扩展算法：Extra Tree、TRTE、IForest
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45、机器学习之聚类算法与相似度距离公式
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20、认识逻辑回归及其交叉熵损失函数
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31、决策树API参数讲解、网格交叉验证、决策树深度与过拟合
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38、数字特征：标准差、协方差、相关系数、中心矩、原点矩、峰度、偏度
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33、人工智能相关数学基础：彻底理解贝叶斯公式(概率公式)
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35、集成学习的思想概述
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08、机器学习之回归算法
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34、CNN的相关概念：卷积核 窗口 步长 深度 填充值
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30、RBF径向基神经网络_Python代码实现
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30、人工智能相关数学基础：正交矩阵与矩阵的QR分解