简介
↓学习气氛浓厚的学习群，讲师和学员的互动↓
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1.1 机器学习绪论与线性回归（上）
10次学习 - 2
1.2 机器学习绪论与线性回归（下）
12次学习 - 3
1.3 线性回归代码案例实战
8次学习 - 4
2.1 Logistic回归理论（上）
3次学习 - 5
2.2 Logistic回归理论（下）
5次学习 - 6
2.3 Logistic回归代码案例实战（上）
0次学习 - 7
2.4 Logistic回归代码案例实战（下）
2次学习 - 8
3.1 支持向量机（SVM）理论（上）
1次学习 - 9
3.2 支持向量机（SVM）理论（下）
1次学习 - 10
3.3 支持向量机（SVM ）代码案例实战（上）
0次学习 - 11
3.4 支持向量机（SVM ）代码案例实战（下）
0次学习 - 12
4.1 神经网络理论（上）
1次学习 - 13
4.2 神经网络理论（中）
2次学习 - 14
4.3 神经网络理论（下）
1次学习 - 15
4.4 神经网络代码案例实战(上)
0次学习 - 16
4.5 神经网络代码案例实战(下)
0次学习 - 17
5.1 决策树理论（上）
3次学习 - 18
5.2 决策树理论（中）
1次学习 - 19
5.3 决策树理论（下）
2次学习 - 20
5.4 决策树代码案例实战（上）
0次学习 - 21
5.5 决策树代码案例实战（下）
0次学习 - 22
6.1 朴素贝叶斯理论（上）
1次学习 - 23
6.2 朴素贝叶斯理论（下）
1次学习 - 24
6.3 朴素贝叶斯代码案例实战（上）
0次学习 - 25
6.4 朴素贝叶斯代码案例实战（下）
0次学习 - 26
7.1 K-近邻算法（KNN）理论（上）
2次学习 - 27
7.2 K-近邻算法（KNN）理论（下）
6次学习 - 28
7.3 K-近邻算法(KNN)代码案例实战(上)
0次学习 - 29
7.4 K-近邻算法(KNN)代码案例实战(下)
0次学习 - 30
8.1 K均值算法（K-Means）理论（上）
3次学习 - 31
8.2 K均值算法（K-Means）理论（下）
2次学习 - 32
9.1 随机森林理论（上）
4次学习 - 33
9.2 随机森林理论（下）
2次学习 - 34
10.1 PCA降维算法理论（上）
12次学习 - 35
10.2 PCA降维算法理论（下）
7次学习
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