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- 3-7 Numpy中的矩阵运算.mp4
- 3-1 jupyter notebook基础.mp4
- 3-11 Matplotlib数据可视化基础.mp4
- 3-10 Numpy中的比较和FancyIndexing.mp4
- 6-5 梯度下降的向量化和数据标准化.mp4
- 6-7 scikit-learn中的随机梯度下降法.mp4
- 6-4 实现线性回归中的梯度下降法.mp4
- 6-9 有关梯度下降法的更多深入讨论.mp4
- 6-8 如何确定梯度计算的准确性 调试梯度下降法.mp4
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- 14-1 学习scikit-learn文档.mp4
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- 2-2 机器学习的主要任务.mp4
- 2-4 批量学习,在线学习,参数学习和非参数学习.mp4
- 12-6.mp4
- 12-3 使用信息熵寻找最优划分.mp4
- 12-5 CART与决策树中的超参数.mp4
- 13-1什么是集成学习.mp4
- 13-7 Stacking.mp4
- 13-6 Ada Boosting和Gradient Boosting.mp4
- 13-4 oob(Out-of-Bag)和关于Bagging的更多讨论.mp4
- 13-3 Bagging和Pasting.mp4
- 13-2 SoftVoting Classifier.mp4
- 13-5 随机森林和Extra-Trees.mp4
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