内容详情：【第14章 更多机器学习算法】 14章_学习scikit-learn文档，大家加油！.mp4 【第13章 集成学习和随机森林】 13章.mp4 【第12章 决策树】 12-6_-_12-7_.mp4 12-3_-_12-5.mp4 12-2_信息熵.mp4 12-1_什么是决策树.mp4 【第11章 支撑向量机SVM】 11-9_SVM思想解决回归问题.mp4 11-8_RBF核函数中的gamma.mp4 11-7RBF核函数.mp4 11-6_什么是核函数.mp4 11-5_SVM中使用多项式特征和核函数.mp4 11-4_Scikit-learn_中的SVM.mp4 11-3_Soft_Margin_SVM.mp4 11-2_svm背后的最优化问题.mp4 11-1_什么是SVM.mp4 【第10章 评价分类结果】 10-8_多分类问题中的混淆矩阵.mp4 10-7_ROC曲线.mp4 10-6_准确率召回率曲线.mp4 10-5_准确率和召回率的平衡.mp4 10-4_F1_Score.mp4 10-3_现实混淆矩阵.mp4 10-2_准确率和召回率.mp4 10-1准确度的陷阱和混淆矩阵.mp4 【第09章 逻辑回归】 9-8_OvR与OvO.mp4 9-7_scikt-learn中的逻辑回归.mp4 9-6_在逻辑回归中使用多项式特征.mp4 9-5_决策边界.mp4 9-4_实现逻辑回归算法.mp4 9-3_逻辑回归损失函数的梯度.mp4 9-2_逻辑回归的损失函数.mp4 9-1_什么是逻辑回归.mp4 【第08章 多项式回归与模型泛化】 8-9_LASSO.mp4 8-8_模型泛化与岭回归.mp4 8-7_偏差方差平衡.mp4 8-6_验证数据集与交叉验证.mp4 8-5_学习曲线.mp4 8-4_为什么要训练数据集与测试数据集.mp4 8-3_过拟合与欠拟...等。
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