机器学习入门视频
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视频选集
（3/22）
1.机器学习简介
45:12
2_特征工程之字典特征抽取
20:36
3_特征工程之文本特征抽取以及中文问题
23:43
4_特征工程之文本tfidf
13:34
5_特征工程之特征预处理-归一化
10:35
6_特征工程之归一化以及标准化对比
33:56
7_特征工程-数据的降维之特征选择
37:39
8_降维案例1
18:31
9_降维案例2
10:03
10_机器学习算法分类以及开发流程
29:03
11_数据集的划分
01:42
12_转换器与估计器
17:36
13_k-近邻算法以及案例预测入住位置
49:20
14_K-近邻算法案例
20:06
15_k-近邻算法总结
09:10
16_交叉验证与网格搜索对K-近邻算法调优
26:59
17_决策树之信息论基础
22:57
18_决策树的划分以及案例
45:31
19_决策树的保存结果分析
05:56
20_线性回归的定义以及矩阵的运算
46:30
21_线性回归策略，优化，案例
55:46
22_线性回归两种求解方式总结
11:38
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