56.7-1-本章总览.mp4
111.14-1-本章总览.mp4
71.8-8-模型选择.mp4
23.4-1本章总览.mp4
105.13-3-PCA求解算法.mp4
58.7-3-信息熵.mp4
43.6-1-本章总览.mp4
83.10-1-本章总览.mp4
89.11-1-本章总览.mp4
05.2-2-数据长什么样：常见数据集、典型实例、如何使用.mp4
12.3-4-JupyterNotebook基础使用.mp4
069- 机器学习必修课：经典AI算法与编程实战
116.15-1-本章总览.mp4
51.6-9-正则化.mp4
60.7-5-基尼系数.mp4
50.6-8-模型误差.mp4
44.6-2-损失函数.mp4
97.12-1-本章总览.mp4
49.6-7-交叉验证.mp4
04.2-1本章总览.mp4
80.9-8-非线性SVM代码实现.mp4
78.9-6-非线性SVM：核技巧.mp4
118.15-3-房价预测.mp4
22.3-14-Matplotlib数据可视化：基础绘制与设置.mp4
76.9-4-SVM软间隔.mp4
46.6-4-决策边界.mp4
94.11-6-串行策略：Boosting.mp4
92.11-4-并行策略：Bagging、OOB等方法.mp4
75.9-3-硬间隔SVM.mp4
79.9-7-SVM核函数.mp4
45.6-3-梯度下降.mp4
103.13-1-本章总览.mp4
93.11-5-并行策略：随机森林.mp4
36.5-5-模型评价：MSE、RMSE、MAE和R方.mp4
55.6-13-评价指标：ROC曲线.mp4
32.5-1-本章总览.mp4
48.6-6-学习曲线.mp4
28.4-6-超参数.mp4
95.11-7-结合策略：Stacking方法.mp4
73.9-1-本章总览.mp4
53.6-11-模型泛化.mp4
19.3-11-Numpy数组统计运算：常用的都在这儿了.mp4
64.8-1-本章总览.mp4
18.3-10-Numpy数组矩阵运算：一元运算、二元运算与矩阵运算.mp4
27.4-5-模型评价.mp4
66.8-3-激活函数.mp4
13.3-5-JupyterNotebook高级使用：常用魔法命令.mp4
15.3-7-Numpy数组创建：特定数组、等差数组、随机数组.mp4

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