03. 你需要的统计学

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2019-03-04 15:07:53
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这部分内容,我们熟悉一些以后会用到的基本的统计学。首先介绍数据的种类,然后介绍回归的基本概念,进而引出最小二乘法,最后看看如何判断拟合的好坏。 想要中文版的机器学习工具吗? 请看全中文人工智能软件"橙现智能": https://www.bilibili.com/video/ 欢迎联系 up 主加入 "图形化 AI 交流群" 本系列配套书籍<图说图解机器学习>,电子工业出版社 已经出版。不用编程,不用公式,会用鼠标就能学会并参加Kaggle国际机器学习竞赛。 目标群体: 机器学习入门者和纯应用者
KNIME机器学习
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简介
人工智能001
15:57
01. 机器学习001
11:43
02. Knime
09:07
03. 你需要的统计学
12:12
04 简单线性回归实战
24:32
04.5 p value 详解
05:45
05a 多元线性回归基本工作流建立
05:34
05b 数据可视化
09:02
05c 特征选择防止过拟合
08:50
05d KNIME 实现特征正向选择
14:39
05e 特征归一化
09:00
06a. 分类问题
03:36
06b 从线性回归到逻辑回归
02:13
06c KNIME 实现逻辑回归
09:13
07 逻辑回归之泰坦尼克号问题
08 梯度下降算法与模型优化
09 支持向量机 svm
10 决策树及过拟合
11 决策树进阶,随机森林\袋装\提升 knime 应用,ID3 与 cart 算法,信息熵与基尼系数.非平衡数据的解决,降采样与过采样
Knime 做中文文本分析 -- 创建词云, 情感分类等
05:21
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