Python 机器学习

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• 选择节3. Python 机器学习 - 方法

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  3. Python 机器学习 - 方法

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• 选择节4. Python 机器学习 - 机器学习项目数据加载

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  4. Python 机器学习 - 机器学习项目数据加载

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• 选择节5. Python 机器学习 - 用统计学理解数据

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  5. Python 机器学习 - 用统计学理解数据

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• 选择节6. Python 机器学习 - 数据可视化理解

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  6. Python 机器学习 - 数据可视化理解

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• 选择节7. Python 机器学习 - 数据准备

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  7. Python 机器学习 - 数据准备

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• 选择节8. Python 机器学习 - 特征选择

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  8. Python 机器学习 - 特征选择

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• 选择节机器学习算法-分类

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  机器学习算法-分类
• 选择节9. 分类 - 简介

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  9. 分类 - 简介

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• 选择节10. 分类算法 - 逻辑回归

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  10. 分类算法 - 逻辑回归

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• 选择节11. 分类算法 - 支持向量机 (SVM)

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  11. 分类算法 - 支持向量机 (SVM)

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• 选择节12. 分类算法 - 决策树

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  12. 分类算法 - 决策树

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• 选择节13. 分类算法 - 朴素贝叶斯

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  13. 分类算法 - 朴素贝叶斯

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• 选择节14. 分类算法 - 随机森林

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  14. 分类算法 - 随机森林

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• 选择节机器学习算法-回归

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  机器学习算法-回归
• 选择节15. 回归算法 - 概述

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  15. 回归算法 - 概述

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• 选择节16. 回归算法 - 线性回归

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  16. 回归算法 - 线性回归

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• 选择节机器学习算法-聚类

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  机器学习算法-聚类
• 选择节17. 聚类算法 - 概述

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  17. 聚类算法 - 概述

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• 选择节18. 聚类算法 - K-均值机器学习算法

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  18. 聚类算法 - K-均值机器学习算法

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• 选择节19. 聚类算法 - 均值漂移机器学习算法

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• 选择节机器学习算法- KNN算法

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  机器学习算法- KNN算法
• 选择节21. KNN 算法 - 寻找最近邻

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  21. KNN 算法 - 寻找最近邻

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• 选择节22. 机器学习算法 - 性能指标

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  22. 机器学习算法 - 性能指标

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• 选择节23. 机器学习与管道 - 自动机器学习工作流

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  23. 机器学习与管道 - 自动机器学习工作流

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• 选择节24. 机器学习 - 提高机器学习模型性能

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  24. 机器学习 - 提高机器学习模型性能

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• 选择节25. 机器学习 - 提高机器学习模型性能 (续)

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  25. 机器学习 - 提高机器学习模型性能 (续)

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