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第01章 欢迎来到Python3玩转机器学习 2022-09-03 10:09:14 | |||
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第02章 机器学习基础 2022-09-03 10:09:14 | |||
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第03章 Jupyter Notebook ,numpy 2022-09-03 10:09:14 | |||
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第04章 最基础的分类算法 2022-09-03 10:09:14 | |||
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第05章 线性回归法 2022-09-03 10:09:14 | |||
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第06章 梯度下降法 2022-09-03 10:09:14 | |||
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第07章 PCA与梯度上升法 2022-09-03 10:09:14 | |||
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第08章 多项式回归与模型泛化 2022-09-03 10:09:14 | |||
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第09章 逻辑回归 2022-09-03 10:09:14 | |||
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第10章 评价分类结果 2022-09-03 10:09:14 | |||
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第11章 支撑向量机SVM 2022-09-03 10:09:14 | |||
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第12章 决策树 2022-09-03 10:09:14 | |||
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第13章 集成学习和随机森林 2022-09-03 10:09:14 | |||
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第14章 更多机器学习算法 2022-09-03 10:09:14 | |||
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github地址.txt | 2022-09-03 10:09:14 | 72 B | |
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ISLR Seventh Printing.pdf | 2022-09-03 10:09:14 | 10.64 MB | |
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Mastering Feature Engineering Principles and Techniques for Data Scientists (Early Release)-O’reilly (2016).pdf | 2022-09-03 10:09:14 | 3.57 MB | |
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project.zip | 2022-09-03 10:09:14 | 124.81 KB | |