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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 13:39 编辑
/ W" e$ O- ~7 z' c3 l5 V) g. N; g i A8 a6 s* b1 e
课程目录：" g* r" D1 E3 e( H4 e n, x/ s
第01章 k最近邻算法1-4# n; f" K& u% T5 b2 d
第02章 朴素贝叶斯分类算法1-4
. ^) o- v3 U3 Y- H3 Q4 M第03章 聚类算法1-3" Z) z3 c) \1 ]. i$ [& V8 k9 g& n
第04章 决策树算法1-4
( ~0 f' \4 ]% G" r第05章：线性回归和梯度下降算法1-4
8 T& B+ @, i3 D4 `第05章：线性回归和梯度下降算法5
# X3 ~5 T: k# s2 {第06章 逻辑回归和极大似然估计1-4( d, ^9 u* P0 L; J* h
第07章 支持向量机1-2, j% I: C5 k! O- ^0 i) A
第07章 支持向量机3-46 t* a1 K8 e) C! I, U8 d, h
第08章 EM算法和GMM1-2
* A) q+ a( C1 _第08章 EM算法和GMM36 H3 m6 H; c7 W2 |. h
第09章 随机森林和Adaboost 1-4
, \3 E2 m F; z! f5 j第10章 机器学习思想精华和实战经验分享1-48 T; V, |+ x( `8 }+ L
第10章 机器学习思想精华和实战经验分享5-6
* W( P1 t8 t0 E; f- m* v' s% J7 O, x0 ^' t
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