梗直哥瞿炜机器学习必修课经典AI算法与编程实战共121个文件21G

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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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