30 实战多项式升维
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29 多项式升维
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22 实战三种梯度下降
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28 实战手动实现Ridge回归及Lasso回归
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20 sklearn实战多元线性回归
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31 实战保险花销预测
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21 三种梯度下降法
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26 代码实战Ridge回归Lasso回归Elasticnet回归
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24 归一化
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30 gui面向对象写法_label组件
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16 带约束的优化问题拉格朗日对偶
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13 凸集的仿射子空间仍为凸集线性变换及约束不改变凸集
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14 凸函数
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11 最优化问题梯度下降
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25过拟合正则化ridge回归lasso回归
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56 matplotlib画饼状图_直方图_等高线图及三维图
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11 最优化问题梯度下降
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15 凸函数的局部最优即全局最优凸优化一般形式
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32 保险花销预测
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33 radio button_checkbutton
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24 os模块_os.path模块_shutil模块
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76 pandas基础之series及dataframe
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35 grid布局管理器
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12 梯度下降法牛顿法推导最优化存在的问题凸集
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20 面向对象之批量模式与单例模式组合
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57 图像处理库pillow
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16 析构函数_垃圾回收_call方法_方法重名
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62 图片与数组的转换
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13 lambda表达式_eval_递归函数
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9 SVD用于降维协同过滤矩阵求逆
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63 opencv图片读取_显示_保存_转灰度图片_改大小_获取形状_绘制简单图形
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18 mro_str改写_多重继承
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33 特征工程后的线性回归
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19 解析解求线性回归优化问题
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03 特征值分解
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36 pack布局管理器_place布局管理器
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08 控制结构之选择与循环
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32 text多行文本
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10 循环案例之画同心圆及棋盘格
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53 numpy常用函数
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11 函数的创建与调用局部变量全局变量