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机器学习-入门视频

一、机器学习初探
- 1.1.机器学习-入门前讲
- 1.2.机器学习-实例初探
二、线性回归模型
- 2.1.线性回归-模型讲解
- 2.2.线性回归-代码实现
三、梯度下降与逻辑回归
- 3.1.梯度下降法
- 3.2.逻辑回归-模型讲解
- 3.3.逻辑回归-模型实现
四、决策树与CART决策树
- 4.1.决策树与CART决策树
- 4.2.CART决策树-构建流程
- 4.3.决策树预剪枝与后剪枝
五、信息量与逻辑回归、决策树
- 5.1.信息量、信息熵、交叉熵
- 5.2.基于信息量理解逻辑回归
- 5.3.ID3与C4.5决策树
六、聚类、分类与降维
- 6.1.k-means聚类
- 6.2.朴素贝叶斯模型
- 6.3.协方差与相关系数
- 6.4.什么是主成份分析PCA
- 6.5.PCA是怎么求解的
七、综合
- 7.1.过拟合与正则化

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机器学习-入门视频

本章系列视频，面向机器学习入门小白，一步一步讲解机器学习的入门知识与模型
通过本系列视频可以了解机器学习中一般涉及的模型、思想与概念，透彻掌握机器学习的基础内容

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