梗直哥瞿炜-机器学习必修课：经典算法与Python实战

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• 📁 梗直哥瞿炜-机器学习必修课：经典算法与Python实战
•     📄 01-1-1课程内容和理念.mp4
•     📄 10-6-10-6贝叶斯方法优缺点和适用条件.mp4
•     📄 06-4-6-4决策边界.mp4
•     📄 02-5-2-5机器学习的七大常见误区和局限.mp4
•     📄 10-4-10-4朴素贝叶斯的代码实现.mp4
•     📄 04-6-4-6超参数.mp4
•     📄 06-1-6-1本章总览.mp4
•     📄 09-7-9-7SVM核函数.mp4
•     📄 04-8-4-8KNN回归任务代码实现.mp4
•     📄 10-3-10-3朴素贝叶斯分类.mp4
•     📄 07-2-7-2决策树核心思想和原理.mp4
•     📄 08-8-8-8模型选择.mp4
•     📄 09-2-9-2SVM核心思想和原理.mp4
•     📄 04-2-4-2KNN算法核心思想和原理.mp4
•     📄 05-3-5-3逻辑回归核心思想和原理.mp4
•     📄 04-9-4-9KNN优缺点和适用条件.mp4
•     📄 09-10-9-10SVM优缺点和适用条件.mp4
•     📄 05-7-5-7逻辑回归算法.mp4
•     📄 15-5-15-5如何深入研究机器学习.mp4
•     📄 07-8-7-8决策树优缺点和适用条件.mp4
•     📄 07-7-7-7决策树回归任务代码实现.mp4
•     📄 02-3-2-3研究哪些问题：分类、回归等.mp4
•     📄 13-8-13-8主成分分析优缺点和适用条件.mp4
•     📄 03-3-3-3Anaconda命令行操作.mp4
•     📄 03-12-3-12Numpy数组arg运算和排序.mp4
•     📄 08-3-8-3激活函数.mp4
•     📄 03-4-3-4JupyterNotebook基础使用.mp4
•     📄 03-6-3-6Numpy基础：安装与性能对比.mp4
•     📄 03-2-3-2Anaconda图形化操作.mp4
•     📄 03-8-3-8Numpy数组基础索引：索引和切片.mp4
•     📄 10-2-10-2贝叶斯方法核心思想和原理.mp4
•     📄 09-5-9-5线性SVM分类任务代码实现.mp4
•     📄 05-6-5-6多项式回归代码实现.mp4
•     📄 13-5-13-5降维任务代码实现.mp4
•     📄 14-4-14-4隐马尔可夫模型代码实现.mp4
•     📄 04-4-4-4数据集划分：训练集与预测集.mp4
•     📄 11-3-11-3集成学习代码实现.mp4
•     📄 03-7-3-7Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4
•     📄 04-7-4-7特征归一化.mp4
•     📄 15-4-15-4交易反欺诈代码实现.mp4
•     📄 12-3-12-3k-means和分层聚类.mp4
•     📄 02-1-2-1本章总览.mp4
•     📄 05-8-5-8线性逻辑回归代码实现.mp4
•     📄 14-3-14-3EM算法参数估计.mp4
•     📄 12-4-12-4聚类算法代码实现.mp4
•     📄 08-9-8-9神经网络优缺点和适用条件.mp4
•     📄 06-11-6-11模型泛化.mp4
•     📄 07-3-7-3信息熵.mp4
•     📄 06-9-6-9正则化.mp4
•     📄 05-4-5-4线性回归代码实现.mp4

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