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2017年最新Python数据分析与机器学习经典案例基于Python3.5视频教程附完整配套资料 48课 压缩

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Python3入门机器学习经典算法与应用

  • 第8章 多项式回归与模型泛化/8-6 验证数据集与交叉验证.mp4 233.4 MB
  • 第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-3 训练数据集，测试数据集.mp4 223.7 MB
  • 第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-5 超参数.mp4 217.3 MB
  • 第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-2 scikit-learn中的机器学习算法封装.mp4 216.3 MB
  • 第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-7 Numpy中的矩阵运算.mp4 216.0 MB
  • 第6章 梯度下降法/6-5 梯度下降的向量化和数据标准化.mp4 213.2 MB
  • 第9章 逻辑回归/9-5 决策边界.mp4 202.9 MB
  • 第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-10 Numpy中的比较和FancyIndexing.mp4 199.9 MB
  • 第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-2 jupyter notebook中的魔法命令.mp4 198.7 MB
  • 第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-4 创建numpy数组和矩阵.mp4 197.2 MB
  • 第6章 梯度下降法/6-2 模拟实现梯度下降法.mp4 194.4 MB
  • 第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-8 scikit-learn中的Scaler.mp4 194.3 MB
  • 第5章 线性回归法/5-5 衡量线性回归法的指标 MSE,RMS,MAE.mp4 192.2 MB
  • 第8章 多项式回归与模型泛化/8-8 模型泛化与岭回归.mp4 189.0 MB
  • 第7章 PCA与梯度上升法/7-3 求数据的主成分PCA.mp4 187.3 MB
  • 第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-4 分类准确度.mp4 183.3 MB
  • 第7章 PCA与梯度上升法/7-6 scikit-learn中的PCA.mp4 180.7 MB
  • 第3章 Jupyter Notebook, numpy和m/3-1 jupyter notebook基础.mp4 177.4 MB
  • 第7章 PCA与梯度上升法/7-5 高维数据映射为低维数据.mp4 176.8 MB
  • 第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN/4-6 网格搜索与k近邻算法中更多超参数.mp4 176.2 MB
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