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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 13:39 编辑 % s8 u7 T; @3 i" A
- [/ ^4 R' H% Y V. t5 H8 Z课程目录：9 E$ r: x! J! H9 `% `. o/ X3 c
第01章 k最近邻算法1-4
' m; a1 z" V0 ]; |2 T1 z f第02章 朴素贝叶斯分类算法1-45 M* z$ B( S: d- W5 o+ P
第03章 聚类算法1-3
- l. D, _( s: f* }- m5 M第04章 决策树算法1-4
0 d) f2 g0 l; ^9 h% y$ H6 g第05章：线性回归和梯度下降算法1-4
8 P. p" ^1 W s4 g6 O第05章：线性回归和梯度下降算法58 W1 S) ^. p) ^4 A: x
第06章 逻辑回归和极大似然估计1-4# c. D7 j) J( o" O" E3 I6 g
第07章 支持向量机1-2% `9 \/ z& S& M8 H" @" F
第07章 支持向量机3-42 E! \8 }' W' L' y) |
第08章 EM算法和GMM1-2
( @. O( C9 ^0 S2 L% x2 u _第08章 EM算法和GMM3. L1 B- L8 }/ F- y" y+ c' v9 z p+ N
第09章 随机森林和Adaboost 1-4
. ~' i. E* ^3 a5 x, I第10章 机器学习思想精华和实战经验分享1-4
! C d5 @& \5 a) q: P% K2 p! N第10章 机器学习思想精华和实战经验分享5-6& f: a V$ i' R; @/ f/ A/ ~- |
9 c0 f2 {/ c! R* a$ S# u7 w' r, e |
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