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第1章 Python基础和机器学习工具类库
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Python基础和机器学习工具类库 |
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1.1 Python语言基础 | |
1.2 Python语言实战 | |
1.3 Jupyter Notebook | |
1.4 pandas快速入门 | |
1.5 NumPy | |
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第2章 机器学习理论(上)
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机器学习理论(上) |
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2.1 机器学习简介 | |
2.2 模型、损失函数及参数学习(1) | |
2.3 模型、损失函数及参数学习(2) | |
2.4 线性代数回顾 | |
2.5 编程-线性回归 | |
2.6 多变量线性回归 | |
2.7 编程-多元线性回归 | |
2.8 分类与表示 | |
2.9 逻辑回归 | |
2.10 多分类 | |
2.11 解决过拟合 | |
2.12 分类编程课 | |
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第3章 机器学习理论(中)
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机器学习理论(中) |
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3.1 神经网络简介 | |
3.2 实现神经网络(1) | |
3.3 实现神经网络(2) | |
3.4 神经网络编程 | |
3.5 应用机器学习建议(1) | |
3.6 应用机器学习建议(2) | |
3.7 应用机器学习建议(3) | |
3.8 机器学习系统设计 | |
3.9 机器学习诊断-编程课 | |
3.10 支持向量机(1) | |
3.11 支持向量机(2) | |
3.12 支持向量机(3) | |
3.13 SVM编程课 | |
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第4章 机器学习理论(下)
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机器学习理论(下) |
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4.1 无监督学习(1) | |
4.2 无监督学习(2) | |
4.3 降维(1) | |
4.4 降维(2) | |
4.5 k-means_pca编程课 | |
4.6 异常检测(1) | |
4.7 异常检测(2) | |
4.8 异常检测扩展 | |
4.9 异常检测编程课 | |
4.10 推荐系统(1) | |
4.11 推荐系统(2) | |
4.12 协同过滤_编程课 | |
4.13 大规模机器学习(1) | |
4.14 大规模机器学习(2) | |
4.15 大规模机器学习(3) | |
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