内容详情：更多.pdf image(2).png 02-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4 03-13Numpy数组神奇索引和布尔索引.mp4 03-5JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4 03-10Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4 03-2Anaconda图形化操作.mp4 02-4如何分门别类：监督、无监督、强化学习等.mp4 01-3课程使用的技术栈.mp4 03-1本章总览：相互关系与学习路线.mp4 03-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4 07-3信息熵.mp4 07-7决策树回归任务代码实现.mp4 07-8决策树优缺点和适用条件.mp4 06-3梯度下降.mp4 09-3硬间隔SVM.mp4 11-8集成学习优缺点和适用条件.mp4 09-4SVM软间隔.mp4 06-9正则化.mp4 07-6决策树剪枝.mp4 07-5基尼系数.mp4 01-1课程内容和理念.mp4 09-5线性SVM分类任务代码实现.mp4 06-12评价指标：混淆矩阵、精准率和召回率.mp4 03-3Anaconda命令行操作.mp4 15-5如何深入研究机器学习.mp4 13-3PCA求解算法.mp4 09-10SVM优缺点和适用条件.mp4 10-1本章总览.mp4 10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp4 08-9神经网络优缺点和适用条件.mp4 09-1本章总览.mp4 11-6串行策略：Boosting.mp4 08-5梯度下降优化算法.mp4 07-2决策树核心思想和原理.mp4 08-7梯度消失和梯度爆炸.mp4 08-1本章总览.mp4 08-6神经网络简单代码实现.mp4 06-7交叉验证.mp4 10-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp4 09-9SVM回归任务代码实现.mp4 09-7SVM核函数.mp4 13...等。
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