Python3机器学习入门教程 算法与应用

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资源介绍

【课程内容】



第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习

第2章 机器学习基础

第3章 Jupyter Notebook, numpy和m

第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN

第5章 线性回归法

第6章 梯度下降法

第7章 PCA与梯度上升法

第8章 多项式回归与模型泛化

第9章 逻辑回归

第10章 评价分类结果

第11章 支撑向量机 SVM

第12章 决策树

第13章 集成学习和随机森林

第14章 更多机器学习算法

[db:作者]普通

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