|__第2章 回归模型
|__2-12 回归实践-学习一个简单的回归模型通过房屋大小预测房价.mp4 9.17MB
|__2-10 回归实践-下载和探索房屋销售数据.mp4 32.48MB
|__2-15 回归实践-探索学习到的模型系数.mp4 27.07MB
|__2-9 回归总结.mp4 15.29MB
|__2-7 加入新的特征.mp4 7.52MB
|__2-5 通过训练-测试分离来评估过拟合.mp4 22.93MB
|__2-1 线性回归概述.mp4 3.15MB
|__2-14 回归实践-通过Matplotlib来可视化预测.mp4 7.56MB
|__2-2 预测房价.mp4 10.80MB
|__2-17 回归实践-学习通过更多特征来预测房价的模型.mp4 14.09MB
|__2-4 加入更高阶的因素.mp4 11.66MB
|__2-6 训练测试曲线.mp4 11.75MB
|__2-11 回归实践-把数据拆分成训练集和测试集.mp4 21.37MB
|__2-13 回归实践-评估模型的误差.mp4 24.82MB
|__2-3 线性回归.mp4 14.22MB
|__第3章 分类模型
|__第11章 神经网络—案例部分
|__第4章 聚类和相似度模型
|__第6章 深度学习
|__第7章 聚类和相似度模型—维基百科人物相似度案例
|__第9章 推荐系统—构建推荐系统案例
|__第8章 推荐系统
|__第10章 深度学习
|__第1章 机器学习概述
|__第5章 推荐系统
|__机器学习数据素材.txt 59B
|__数据集.rar 211.48MB
|__机器学习启蒙源码.zip 289.00KB
|__机器学习启蒙讲师源码.zip 289.00KB
