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前沿机器学习方法
简介
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任务列表
第1-1任务: 机器学习概论
第1-2任务: 习题
第2任务: 机器学习概论
第3-1任务: 线性回归
第3-2任务: 习题
第4任务: 线性回归
第5任务: 线性回归-梯度下降算法演示
第6-1任务: K近邻算法.mp4
第6-2任务: 习题
第7任务: K近邻算法课件
第8任务: K近邻实验
第9-1任务: 朴素贝叶斯
第9-2任务: 习题
第10任务: 朴素贝叶斯课件
第11任务: 朴素贝叶斯实验
第12-1任务: 决策树
第12-2任务: 习题
第13任务: 决策树课件
第14任务: 决策树算法演示
第15任务: 线性支持向量机
第16任务: 线性支持向量机课件
第17任务: 支持向量机实验
第18任务: 核支持向量机
第19任务: 核支持向量机课件
第20任务: 习题
第21任务: 集成学习
第22任务: 集成学习课件
第23任务: 监督学习汇总-鸢尾花数据分析案例演示
第24任务: 习题
第25任务: 聚类简介及层次聚类算法
第26任务: 聚类简介及层次聚类算法课件
第27任务: K均值聚类算法
第28任务: K均值聚类算法课件
第29任务: DBSCAN聚类算法
第30任务: DBSCAN聚类算法课件
第31任务: 谱聚类算法
第32任务: 谱聚类算法课件
第33任务: 聚类习题
