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4.3MRD知识讲解

4.2BRD知识讲解

4.1PRD知识讲解

3.3Project项目实战

3.2Project工具介绍

3.1项目管理

2.3思维导图模型练习

2.2 mindManager使用方法

2.1 mindMap工具讲解

23 时间序列实战

22 时间序列ARIMA模型

21 探索性数据分析-赛事数据集

20 项目实战-Xgboost调参实战

19 Xgboost提升算法

18 支持向量机SVM

17 降维算法-线性判别分析

16 降维算法-PCA主成分分析

15 无监督聚类-DBSCAN算法

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

9-8 OvR与OvO.rar 96.0MB

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

8-9 LASSO.rar 95.2MB