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人工智能
基础
机器学习从入门到精通
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机器学习从入门到精通
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介绍
全部任务
全部任务
机器学习的基本理解
机器学习的算法分类
机器学习中的回归和分类问题
机器学习的基本概念
经验误差与过拟合
模型的性能度量介绍
模型的性能度量示例
线性回归介绍
单变量线性回归实例
机器学习中划分数据的必要性
线性回归模型训练和预测
多元线性回归
多元线性回归2
机器学习中的多项式回归
机器学习中的多项式回归2
波士顿房价预测
线性回归总结
逻辑回归算法
逻辑回归实例
机器学习中的回归和分类问题练习
白酒数据分类
模型交叉验证
电力窃漏电识别数据处理
电力窃漏电识别数据分析和处理
电力窃漏电识别数据建模
决策树算法介绍
信息熵和信息增益
决策树剪枝
决策树算法实例
决策树规则可视化
决策可视化和决策边界
随机森林算法介绍
KNN算法介绍
贝叶斯分类器
电力负荷预测-数据处理
电力负荷预测-特征构建
电力负荷预测-建模预测
特征筛选实例1
特征筛选实例2
特征筛选实例3
降维与度量学习
机器学习从入门到精通附件
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授课教师
陈四德
数据挖掘金牌讲师
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视频(41)
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张老师
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