1.1課程介紹機(jī)器學(xué)習(xí)介紹上.mp4
1.1課程介紹機(jī)器學(xué)習(xí)介紹下.mp4 i" O" [) ?7 q0 b
1.2深度學(xué)習(xí)介紹.mp4
2基本概念.mp4' l/ w$ j/ L( X6 t: _: ]# E
3.1決策樹算法.mp4* J' ^, _. l$ Q& l8 ~- k
3.2決策樹應(yīng)用.mp4– B! s% d4 ~# a+ a8 ?$ x/ x1 L
4.1最鄰近規(guī)則分類KNN算法.mp4; H1 P9 P* h+ X; l+ W$ y5 H
4.2最鄰近規(guī)則KNN分類應(yīng)用.mp4
5.1 支持向量機(jī)(SVM)算法（上）.html& L8 d0 O& ~* m
5.1 支持向量機(jī)(SVM)算法（上）應(yīng)用.html. g* d% A! T! N8 v
5.1支持向量機(jī)SVM上.mp47 M i' l* r& K' g1 S) _0 R& l
5.2支持向量機(jī)SVM上應(yīng)用.mp4
5.3支持向量機(jī)(SVM)算法下.mp4
5.4支持向量機(jī)(SVM)算法(下)應(yīng)用.mp4
6.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN算法.mp4
6.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用上.mp4
6.3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用下.mp4* \\! U3 y M5 T
7.1簡(jiǎn)單線性回歸上.mp4' E3 H9 L$ J$ \\1 z! [* I" B3 u
7.2簡(jiǎn)單線性回歸下.mp4% ~9 ]: A5 w) x4 x
7.3多元線性回歸.mp4; n ?$ _ f) V4 v: T# {
7.4多元線性回歸應(yīng)用.mp4
7.5非線性回歸 Logistic Regression.mp44 m) [ X2 e: K8 u
7.6非線性回歸應(yīng)用.mp4
7.7回歸中的相關(guān)度和決定系數(shù).mp4* B) J/ S. b; L7 w
7.8回歸中的相關(guān)性和R平方值應(yīng)用.mp4
8.1Kmeans算法.mp40 S% y8 e3 B! X1 b4 u r
8.2Kmeans應(yīng)用.mp4
8.3Hierarchical clustering 層次聚類.mp4+ S/ C. L0 X$ v9 ]1 `0 Z4 |
8.4Hierarchical clustering 層次聚類應(yīng)用.mp4
代碼與素材.rar& P+ x) R2 D2 W8 T
關(guān)注我們.png8 F1 a% g* h5 Z. j/ W2 r+ s2 K# x
總結(jié).mp4
課件.rar* m% Z" \\! x) n
