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[夸克网盘] 【机器学习必修经典算法与Python实战】

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布尔索引.mp4├── 03-14-3-14Matplotlib数据可视化:基础绘制与设置.mp4├── 04-1-4-1本章总览.mp4├── 04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4├── 04-3-4-3KNN分类任务代码实现.mp4├── 04-4-4-4数据集划分:训练集与预测集.mp4├── 04-5-4-5模型评价.mp4├── 04-6-4-6超参数.mp4├── 04-7-4-7特征归一化.mp4├── 04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4├── 04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4├── 05-1-5-1本章总览.mp4├── 05-2-5-2线性回归核心思想和原理.mp4├── 05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4├── 05-4-5-4线性回归代码实现.mp4├── 05-5-5-5模型评价:MSE、RMSE、MAE和R方.mp4├── 05-6-5-6多项式回归代码实现.mp4├── 05-7-5-7逻辑回归算法.mp4├── 05-8-5-8线性逻辑回归代码实现.mp4├── 05-9-5-9多分类策略.mp4├── 05-10-5-10复杂逻辑回归及代码实现.mp4├── 05-11-5-11线性算法优缺点和适用条件.mp4├── 06-1-6-1本章总览.mp4├── 06-2-6-2损失函数.mp4├── 06-3-6-3梯度下降.mp4├── 06-4-6-4决策边界.mp4├── 06-5-6-5过拟合与欠拟合.mp4├── 06-6-6-6学习曲线.mp4├── 06-7-6-7交叉验证.mp4├── 06-8-6-8模型误差.mp4
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