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1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4
1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4 i” O” [) ?7 q0 b
1.2深度学习介绍.mp4
2基本概念.mp4‘ l/ w$ j/ L( X6 t: _: ]# E
3.1决策树算法.mp4* J’ ^, _. l$ Q& l8 ~- k
3.2决策树应用.mp4– B! s% d4 ~# a+ a8 ?$ x/ x1 L
4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4; H1 P9 P* h+ X; l+ W$ y5 H
4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4
5.1 支持向量机(SVM)算法（上）.html& L8 d0 O& ~* m
5.1 支持向量机(SVM)算法（上）应用.html. g* d% A! T! N8 v
5.1支持向量机SVM上.mp47 M i’ l* r& K’ g1 S) _0 R& l
5.2支持向量机SVM上应用.mp4
5.3支持向量机(SVM)算法下.mp4
5.4支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4
6.1神经网络NN算法.mp4
6.2神经网络算法应用上.mp4
6.3神经网络算法应用下.mp4* \! U3 y M5 T
7.1简单线性回归上.mp4‘ E3 H9 L$ J$ \1 z! [* I” B3 u
7.2简单线性回归下.mp4% ~9 ]: A5 w) x4 x
7.3多元线性回归.mp4; n ?$ _ f) V4 v: T# {
7.4多元线性回归应用.mp4
7.5非线性回归 Logistic Regression.mp44 m) [ X2 e: K8 u
7.6非线性回归应用.mp4
7.7回归中的相关度和决定系数.mp4* B) J/ S. b; L7 w
7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4
8.1Kmeans算法.mp40 S% y8 e3 B! X1 b4 u r
8.2Kmeans应用.mp4
8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4+ S/ C. L0 X$ v9 ]1 `0 Z4 |
8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4
代码与素材.rar& P+ x) R2 D2 W8 T
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总结.mp4
课件.rar* m% Z” \! x) n
