| 资源(21) | 时长( 00:00:00) | 播放量(48872) |
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1-1机器学习概述 |
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1-2机器学习常用工具介绍 |
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1-3Scikit-learn概览 |
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1-4案例-使用线性回归构建房价预测模型 |
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2-3 数据标准化 |
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2-4 离散化与特征编码 |
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2-2 离群值检测 |
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2-1 数据预处理 |
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7-1 集成模型 |
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7-2 Bagging模型 |
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7-3 Boosting模型 |
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7-4 VotingClassifier模型 |
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8-1 特征提取 |
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8-2 特征选择 |
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9-1 降维方法与sklearn降维模块概述 |
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9-2-1 基于矩阵分解的降维方法（主成分分析） |
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9-2-2 基于矩阵分解的降维方法（线性判别分析） |
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9-2-3 基于矩阵分解的降维方法（非负矩阵分解） |
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9-3-1 基于流形学习的降维方法（局部线性嵌入） |
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9-3-2 基于流形学习的降维方法（多维尺度变换） |
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9-3-3 基于流形学习的降维方法（t-分布领域嵌入算法） |
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