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138.04-【案例】:使用决策树进行个人信用风险评估(1.数据集介绍、数据预处理)
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135.04-11决策树处理连续值与缺失值
133.04-09基尼指数(Gini Index)生成决策树
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137.04-【实战】Sklearn实现决策树
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144.05-04-朴素贝叶斯代码实现(1.训练过程)
150.05-【案例】垃圾邮件识别(2.代码实现)
186.07-11-高斯混合模型参数估计
154.06-04-拉格朗日乘子法求带有不等式约束的极值问题、KKT条件
125.04-01-决策树简介、熵
129.04-05决策树代码实现(2-划分数据集、选择最好的特征)
096.01-01-机器学习概述
185.07-10-高斯混合模型介绍
149.05-【案例】垃圾邮件识别(1.实现原理)
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122.03-08-【实战】使用Sklearn实现逻辑回归
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115.03-01-逻辑回归简介、假设函数、损失函数、成本函数
107.02-11-LASSO回归求解
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127.04-03信息增益、ID3算法
241.第四章 4.3 期望风险最小化
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179.07-04-K-means代码实现(2sklearn实现KMeans)
170.06-20-SMO算法推导过程4
168.06-18-SMO算法推导过程2
187.07-12高斯混合模型原生代码实现
182.07-07Sklearn实现层次聚类
162.06-12-SMO算法推导结果
710.【CV项目一图像分割深度学习实战】第四周-4.1-数据标注-b
为什么神经网络可以学习任何东西?首次使用动画讲解,带你吃透神经网络!(CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络、GAN生成式对抗网络、人工智能、AI)
Kaggle经典十大项目实战!【机器学习】这可能是最值得学习的机器学习案例实战教程!(Opencv计算机视觉、自然语言处理、Python实战、图像处理、AI)
071.第五章 程序控制结构_2023-03-29_13-03-47
104.02-08-模型评价 · 几种常见的模型评价指标
225.第一章 1.2 极大似然估计
有限元分析1
封神之作!这一定是2024年我在B站看到过最详细GNN图神经网络与Informer时间序列预测教程!学不会来打我!——(人工智能、深度学习、神经网络、机器学习)