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第9章 逻辑回归

第8章 多项式回归与模型泛化

第7章 PCA与梯度上升法

第6章 梯度下降法

第5章 线性回归法

第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN

第3章 Jupyter Notebook, numpy和m

第2章 机器学习基础

第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习

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9-7 scikt-learn中的逻辑回归.rar 113.0MB

9-6 在逻辑回归中使用多项式特征.rar 95.2MB

9-5 决策边界.rar 116.4MB

9-4 实现逻辑回归算法.rar 146.8MB

9-3 逻辑回归损失函数的梯度.rar 79.9MB

9-2 逻辑回归的损失函数.rar 67.7MB

9-1 什么是逻辑回归.rar 67.7MB

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章节5： 分布式篇

章节4： 框架篇

章节3： 实战篇

章节2： 基础篇

章节1： 环境配置

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第9章 逻辑回归

第8章 多项式回归与模型泛化

第7章 PCA与梯度上升法

第6章 梯度下降法

第5章 线性回归法

第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN

第3章 Jupyter Notebook, numpy和m

第2章 机器学习基础

第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习

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第9章 逻辑回归

第8章 多项式回归与模型泛化

第7章 PCA与梯度上升法

第6章 梯度下降法

第5章 线性回归法

第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN

第3章 Jupyter Notebook, numpy和m

第2章 机器学习基础

第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习

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第7章 PCA与梯度上升法

第6章 梯度下降法

第5章 线性回归法

第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN

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第2章 机器学习基础

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第7章 PCA与梯度上升法

第6章 梯度下降法

第5章 线性回归法

第4章 最基础的分类算法

第3章 Jupyter Notebook ,numpy

第2章 机器学习基础

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第9章 逻辑回归

第8章 多项式回归与模型泛化

第7章 PCA与梯度上升法

第6章 梯度下降法

第5章 线性回归法

第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN

第3章 Jupyter Notebook, numpy和m

第2章 机器学习基础

第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习

4-3 数据结构和算法

4-2 面向对象

4-1 Python基础

25-函数的返回值和参数进阶

24-局部变量和全局变量

23-变量的引用以及是否可变

22-名片管理系统

21-容器类型公共方法

20-字符串

{4}--第四单元函数

{3}--第三单元python的序列数据

{2}--第二单元python的流程控制语句

{1}--第一单元Python的基础知识

{7}--第一单元导学

{6}--6-Python的常用操作符

{5}--5-Python的数据类型

{4}--4-Python的变量

{3}--3-Python的基本语法

Python高级编程.zip65.2MB