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1.1课程介绍机器学习介绍上.mp45w  I,p8N#|"o
1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4
1.2深度学习介绍.mp4
2基本概念.mp4(c2Y(G+N'n
3.1决策树算法.mp4
3.2决策树应用.mp4
4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4-d,T8Q3Z:E:A:C:Z
4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4
5.1支持向量机(SVM)算法（上）.html+^1a3^$O7{!i
5.1支持向量机(SVM)算法（上）应用.html'N!k5e4p2\  K,^
5.1支持向量机SVM上.mp4/j;~-v9D!H3y6j9k
5.2支持向量机SVM上应用.mp4&X,e.s-d9}/c#{/x,S4y
5.3支持向量机(SVM)算法下.mp4$V&^/}4b0t6B;F8z
5.4支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4#Y+V)D&Z/q4N(l)g4T1w([
6.1神经网络NN算法.mp4
6.2神经网络算法应用上.mp4
6.3神经网络算法应用下.mp4/M4G;Y%Y+X;}/N  n
7.1简单线忄生回归上.mp4
7.2简单线忄生回归下.mp4
7.3多元线忄生回归.mp4)v.H)[$U6J  a%f
7.4多元线忄生回归应用.mp4
7.5非线忄生回归LogisticRegression.mp4
7.6非线忄生回归应用.mp4
7.7回归中的相关度和决定系数.mp47V3Z#M2{,k9L5}$F1c,Z
7.8回归中的相关忄生和R平方值应用.mp4  Q'`"u2T%y
8.1Kmeans算法.mp41G*u  X5v  a7o9G;S
8.2Kmeans应用.mp44t"A;?%|5u*s%Q${1q!Y0W
8.3Hierarchicalclustering层次聚类.mp41i  P-`1o)Y*m1u
8.4Hierarchicalclustering层次聚类应用.mp42g3u+b  @  R)d%l$S
代码与素材.rar.}$P3Y:P6A!]:@'~6b6N
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总结.mp4
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