Python3机器学习算法实战

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索鸟 2020-07-04
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|__第6章 梯度下降法

|__6-6 随机梯度下降法.mp4 160.20MB

|__6-2 模拟实现梯度下降法.mp4 185.39MB

|__6-5 梯度下降的向量化和数据标准化.mp4 203.32MB

|__6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论.mp4 24.82MB

|__6-3 线性回归中的梯度下降法.mp4 70.44MB

|__6-1 什么是梯度下降法.mp4 44.18MB

|__6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法.mp4 132.43MB

|__6-4 实现线性回归中的梯度下降法.mp4 136.93MB

|__6-8 如何确定梯度计算的准确性 调试梯度下降法.mp4 113.13MB

|__第11章 支撑向量机 SVM

|__11-5.mp4 84.85MB

|__11-3.mp4 39.69MB

|__11-9.mp4 91.60MB

|__11-6.mp4 40.05MB

|__11-8.mp4 76.38MB

|__第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN

|__第10章 评价分类结果

|__第3章 Jupyter Notebook, numpy和m

|__第2章 机器学习基础

|__第9章 逻辑回归

|__第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习

|__第7章 PCA与梯度上升法

|__第14章 更多机器学习算法

|__第8章 多项式回归与模型泛化

|__第12章 决策树

|__第5章 线性回归法

|__第13章 集成学习和随机森林

|__project (1).zip 5.00KB

|__project0.zip 4.73MB

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