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1.1课程介绍机器学习介绍上.mp45 w  I, p8 N# |” o

1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4

1.2深度学习介绍.mp4

2基本概念.mp4( c2 Y( G+ N’ n

3.1决策树算法.mp4

3.2决策树应用.mp4

4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4– d, T8 Q3 Z: E: A: C: Z

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+ ^1 a3 ^$ O7 {! i

5.1 支持向量机(SVM)算法(上)应用.html‘ N! k5 e4 p2 \  K, ^

5.1支持向量机SVM上.mp4/ j; ~- v9 D! H3 y6 j9 k

5.2支持向量机SVM上应用.mp4& X, e. s- d9 }/ c# {/ x, S4 y

5.3支持向量机(SVM)算法下.mp4$ V& ^/ }4 b0 t6 B; F8 z

5.4支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4# Y+ V) D& Z/ q4 N( l) g4 T1 w( [

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/ M4 G; Y% Y+ X; }/ N  n

7.1简单线性回归上.mp4

7.2简单线性回归下.mp4

7.3多元线性回归.mp4) v. H) [$ U6 J  a% f

7.4多元线性回归应用.mp4

7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4

7.6非线性回归应用.mp4

7.7回归中的相关度和决定系数.mp47 V3 Z# M2 {, k9 L5 }$ F1 c, Z

7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4  Q’ `” u2 T% y

8.1Kmeans算法.mp41 G* u  X5 v  a7 o9 G; S

8.2Kmeans应用.mp44 t” A; ?% |5 u* s% Q$ {1 q! Y0 W

8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp41 i  P- `1 o) Y* m1 u

8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp42 g3 u+ b  @  R) d% l$ S

代码与素材.rar. }$ P3 Y: P6 A! ]: @’ ~6 b6 N

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