内容详情：mnist-original.mat 随机森林与集成算法-实验.zip 3.png 6.png 7.png 1.png 8.png 2.png 4.png 5.png 9.png 模型评估方法.ipynb mnist-original.mat 聚类算法-实验.zip 逻辑回归-实验.zip 决策树算法-实验.zip 3-决策树与集成算法.pdf 逻辑回归-代码实现.zip 3-决策树与集成算法.pdf 4-聚类算法.pdf 线性回归-代码实现.zip 6-支持向量机.pdf 2-回归算法.pdf 线性回归-实验.zip 决策树-代码实现.zip Kmeans-代码实现.zip 12-word2vec.pdf 时间序列分析.pdf 4-聚类算法.pdf 11-神经网络.pdf 3-决策树与集成算法.pdf 2-回归算法.pdf 1-AI入学指南.pdf 8-xgboost.pdf 9-LDA与PCA算法.pdf 7-推荐系统.pdf 5-贝叶斯算法.pdf 文本分析.pdf 6-支持向量机.pdf 10-EM算法.pdf 2-训练模块功能.mp4 1-多分类逻辑回归整体思路.mp4 12-非线性决策边界.mp4 6-梯度计算.mp4 5-迭代优化参数.mp4 9-训练多分类模型.mp4 10-准备测试数据.mp4 4-优化目标定义.mp4 11-决策边界绘制.mp4 8-鸢尾花数据集多分类任务.mp4 3-完成预测模块.mp4 7-得出最终结果.mp4 6-评估指标对比分析.mp4 8-ROC曲线.mp4 2-数据集切分.mp4 7-阈值对结果的影响.mp4 3-交叉验证的作用.mp4 1-Sklearn工具包简介.mp4 4-交叉验证实验分析.mp4 5-混淆矩阵.mp4 9-应用实例-图像分割_20190805_232021.mp4 9-应用实例-图像分割.mp4 5-评...等。
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