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算法测试
第39任务： 构建并评价分类模型
查看课程
任务列表
第1任务： 数据集的划分
第2任务： 从女生相亲到决策树
第3任务： 明天适合打球吗
第4任务： 决策树拆分属性选择
第5任务： 决策树算法家族
第6任务： 泰坦尼克号生还者预测—数据预处理
第7任务： 泰坦尼克号生还者预测—模型构建与预测
第8任务： 决策树可视化
第9任务： 线性回归基本形式
第10任务： 线性回归模型的Python实现
第11任务： 波士顿房价预测的Python实现
第12任务： 逻辑回归介绍
第13任务： 研究生入学录取预测的Python实现
第14任务： 间隔与支持向量
第15任务： 对偶问题
第16任务： 核函数
第17任务： 软间隔与正则化
第18任务： 支持向量机算法的Python实现
第19任务： 非洲人还是北美人
第20任务： 为什么有“朴素”二字
第21任务： 拉普拉斯修正
第22任务： 用高斯朴素贝叶斯算法解决鸢尾花分类问题
第23任务： 随机森林算法的基础知识
第24任务： KNN算法介绍
第25任务： KNN算法解决鸢尾花分类问题
第26任务： 单个神经元介绍
第27任务： 经典网络结构介绍
第28任务： 神经网络工作流程演示
第29任务： 如何修正网络参数-梯度下降法
第30任务： 网络工作原理推导
第31任务： 网络搭建准备
第32任务： 样本从输入层到隐层传输的Python实现
第33任务： 网络输出的Python实现
第34任务： 单样本网络训练的Python实现
第35任务： 全样本网络训练的Python实现
第36任务： 网络性能评价
第37任务： 调用sklearn实现神经网络算法
第38任务： 构建并评价聚类模型
第39任务： 构建并评价分类模型
第40任务： 构建回归模型
第41任务： 评价回归模型
第42任务： 算法优化的基本知识
第43任务： 【下载】-配套资料.zip
第44任务： 【下载】-数据和代码.zip
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张老师
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