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【基础信息】 - **专辑/曲目**:梗直哥瞿炜-机器学习必修课:经典AI算法与编程实战 - **发行年份**:未注明 - **资源大小**:2.1G - **曲目数量**:121
【内容简介】 56.7-1-本章总览.mp4
【目录清单】
56.7-1-本章总览.mp4 111.14-1-本章总览.mp4 71.8-8-模型选择.mp4 23.4-1本章总览.mp4 105.13-3-PCA求解算法.mp4 58.7-3-信息熵.mp4 43.6-1-本章总览.mp4 83.10-1-本章总览.mp4 89.11-1-本章总览.mp4 05.2-2-数据长什么样:常见数据集、典型实例、如何使用.mp4 12.3-4-JupyterNotebook基础使用.mp4 116.15-1-本章总览.mp4 51.6-9-正则化.mp4 60.7-5-基尼系数.mp4 50.6-8-模型误差.mp4 44.6-2-损失函数.mp4 97.12-1-本章总览.mp4 49.6-7-交叉验证.mp4 04.2-1本章总览.mp4 80.9-8-非线性SVM代码实现.mp4 78.9-6-非线性SVM:核技巧.mp4 118.15-3-房价预测.mp4 22.3-14-Matplotlib数据可视化:基础绘制与设置.mp4 76.9-4-SVM软间隔.mp4 46.6-4-决策边界.mp4 94.11-6-串行策略:Boosting.mp4 92.11-4-并行策略:Bagging、OOB等方法.mp4 75.9-3-硬间隔SVM.mp4 79.9-7-SVM核函数.mp4 45.6-3-梯度下降.mp4 103.13-1-本章总览.mp4 93.11-5-并行策略:随机森林.mp4 36.5-5-模型评价:MSE、RMSE、MAE和R方.mp4 55.6-13-评价指标:ROC曲线.mp4 32.5-1-本章总览.mp4 48.6-6-学习曲线.mp4 28.4-6-超参数.mp4 95.11-7-结合策略:Stacking方法.mp4 73.9-1-本章总览.mp4 53.6-11-模型泛化.mp4 19.3-11-Numpy数组统计运算:常用的都在这儿了.mp4 64.8-1-本章总览.mp4 18.3-10-Numpy数组矩阵运算:一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4 27.4-5-模型评价.mp4 66.8-3-激活函数.mp4 13.3-5-JupyterNotebook高级使用:常用魔法命令.mp4 15.3-7-Numpy数组创建:特定数组、等差数组、随机数组.mp4
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