内容详情：【必看】资源总文档【更新至7月1日】.xlsx 12-4-12-4聚类算法代码实现.mp4 12-1-12-1本章总览.mp4 15-1-15-1本章总览.mp4 13-8-13-8主成分分析优缺点和适用条件.mp4 13-6-13-6PCA在数据降噪中的应用.mp4 14-1-14-1本章总览.mp4 14-5-14-5概率图模型优缺点和适用条件.mp4 08-3-8-3激活函数.mp4 04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4 01-1-1课程内容和理念.mp4 09-4-9-4SVM软间隔.mp4 02-4-2-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4 08-2-8-2神经网络核心思想和原理.mp4 13-2-13-2PCA核心思想和原理.mp4 13-3-13-3PCA求解算法.mp4 13-4-13-4PCA算法代码实现.mp4 02-1-2初识机器学习.mp4 10-5-10-5多项式朴素贝叶斯代码实现.mp4 03-1-3-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4 03-14-3-14Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4 03-5-3-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4 04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4 15-5-15-5如何深入研究机器学习.mp4 09-2-9-2SVM核心思想和原理.mp4 10-2-10-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp4 04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4 09-10-9-10SVM优缺点和适用条件.mp4 11-5-11-5并行策略：随机森林.mp4 03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4 03-1-3课程使用的技术栈.mp4 09-6-9-6非线性SVM：核技巧.mp4 09-3-9-3硬间隔SVM.mp4 11-3-11-3集成学习...等。
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