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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63节实际工作及面试注意问题.mp4 14.5MB

第62节基于Spark的机器学习项目-智能客户系统实战课程总结.mp4 13.3MB

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中医基础理论知识点表解及学习指导- 2.2MB

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第14章 更多机器学习算法

第13章 集成学习和随机森林

第12章 决策树

第11章 支撑向量机SVM

第10章 评价分类结果

第09章 逻辑回归

第08章 多项式回归与模型泛化

第07章 PCA与梯度上升法

第06章 梯度下降法

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作业及讲义

赠送补丁课

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给学员的信

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新年加餐音频课杨妈的2018致辞唠嗑.png 0.3MB

第12堂视频课 写作训练以及自学中的常见疑问.pdf 10.7MB

课件

课程课件

9.09基础技巧篇PPT的配色精讲.mp4 68.4MB

8.08基础技巧篇PPT的背景设计.mp4 94.4MB

7.07基础技巧篇PPT的对比法.mp4 53.3MB

6.06思路篇工作型PPT的常用基本设计技巧.mp4 63.7MB

5.05思路篇PPT层级的实战拆解.mp4 93.3MB

46.加餐课从专业角度去看文字的美感.mp4 11.3MB

45.加餐课大留白的PPT排版.mp4 12.4MB

9机器学习-概率图模型

8机器学习-决策树系列

7机器学习-无监督学习

6机器学习-线性分类

5机器学习-线性回归

4人工智能基础-高等数学知识强化

3人工智能基础-Python科学计算和可视化

2人工智能基础-Python基础

1人工智能基础-快速入门