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        【课程内容】
       
        01-上节回顾
        01-人工智能概述
        02-什么是机器学习
        02-线忄生模
        02-转换器与预估
        03-knn算法
        03-损失函数
        03-机器学习算法分类
        04-优化方法1-正规方程
        04-机器学习开发流
        04-模型选择与调
        05-facebook案例流程分析
        05-优化方法2-梯度下降
        05-学习框架和资料介
        06-facebook案例代码实现
        06-可用数据
        06-正规方程与梯度下降对
        07-sklearn数据集使
        07-朴素贝叶斯算法原
        07-梯度下降优化
        08-字典特征抽取
        08-朴素贝叶斯算法对文本分类
        08-过拟合与欠拟
        09-岭回
        09-文本特征抽取countvectorizer
        09-认识决策
        10-中文文本特征抽取
        10-决策树算法对鸢尾花分
        10-逻辑回归原理
        11-文本特征抽取tfidfvevtorizer
        11-泰坦尼克号乘客分类案例流程分
        11-逻辑回归对癌症分
        12-数据预处归一
        12-泰坦尼克号案例代码实
        12-精确率、召回率、F1-score
        13-roc曲线与Auc指标
        13-数据预处标准
        13-随机森林
        14-什么是降维
        14-总结
        14-模型保存与加
        15-kmeans算法原理
        15-删除低方差特征与相关系数
        16-主成分分
        16-聚类的模型评
        17-instacart降维案例
        18-总结
       

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