机器学习必修课:经典算法与Python实战学习笔记

机器学习必修课:经典算法与Python实战学习笔记95.11-7-结合策路:Stacking方法.mp413M94.11-6-串行策路:Boosting.mp427M93.11-5-并行策略:随机森林.mp418M92.11-4-并行策略:Bagging、00B等方法.mp439M91.11-3-集成学习代码实现.mp424M90.11-2-集成学习核心思想和原理.mp484.10-2-贝叶斯方法

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机器学习必修课:经典算法与Python实战学习笔记

95.11-7-结合策路:Stacking方法.mp4

13M

94.11-6-串行策路:Boosting.mp427M

93.11-5-并行策略:随机森林.mp418M

92.11-4-并行策略:Bagging、00B等方法.mp439M

91.11-3-集成学习代码实现.mp424M

90.11-2-集成学习核心思想和原理.mp4

84.10-2-贝叶斯方法核心思想和原理.mp4

32M

83.10-1-本章总览.mp422M

82.9-10-SVM优缺点和适用条件.mp411M

81.9-9-SVM回归任务代码实现.mp414M

80.9-8-非线性SVM代码实现.mp423M

79.9-7-SVM核函数.mp422M


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