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机器学习与数据挖掘

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2019-04-18 11:10:16

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伦敦小佩奇发消息

豆包-AI功能升级,更擅长处理复杂问题

3万人感兴趣

01-Python介绍及安装

46:38

02-Python基础语法

35:18

03-Python流程判断，循环及字符串

33:17

04-Python列表元组

51:57

05-Python函数

45:25

06-Python函数2及文件操作

43:13

07-python类和对象

40:33

08-Python类和对象2

44:42

09-Python设计模式

24:42

10-异常及模块操作

45:11

11-Python列表推导式及数据库连接

26:13

12-Python科学计算库numpy

37:25

13-Python科学计算库numpy2

36:34

01-python spark 环境变量配置+wordcount

57:56

02-python开发spark +pv+uv

11:55

03-python 开发Spark 环境配置02

12:36

04-pythonSpark top3用户

29:05

05-复习+线性回归公式和确定线性回归直线

40:45

06-线性回归w参数确定

43:22

07-线性回归代码

29:52

08-逻辑回归算法

33:02

09-音乐分类01

00:18

10-音乐分类02

48:46

11-复习

44:18

12-道路预测思路

36:58

13-道路预测准备数据集

43:23

14-道路预测模型训练

38:35

15-道路预测模型预测

11:31

16-数学公式+逻辑回归误差函数

25:00

17-逻辑回归公式损失函数推导+梯度下降

41:13

18-逻辑回归调优

38:38

19-复习

30:36

20-归一化数据

09:59

21-模型调优-均值归一化数据

18:38

22-混淆矩阵

19:44

23-ROC曲线和AUC面积

36:29

01-贝叶斯公式+拉普拉斯估计

59:20

02-垃圾邮件分类

28:15

03-KNN算法

42:50

04-KNN手动实现

40:16

05-Python KNN代码实现

05:00

06-复习

31:44

07-KNN 数字识别案例

14:14

08-决策树

28:39

09-决策树

47:25

10-随机森林

11:36

01-K-means 算法+K-means++算法

34:19

02-手动代码K-means案例

29:07

03-python-matplotlib 检测K-means 分类效果

13:21

04-MLlib K-means

11:32

05-微博案例01

31:21

06-微博案例代码

46:15

推荐算法介绍

57:48

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