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azkaban
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2023-11-24 08:26:27
azkaban
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3.3
3.2
三天
机器学习
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4.6 无监督学习-K-means算法
4.5 模型保存和加载
4.4 分类算法-逻辑回归与二分类
4.3 线性回归的改进-岭回归
4.2 欠拟合与过拟合
4.1 线性回归
3分类算法
3.7 集成学习方法之随机森林
3.6 决策树
3.5 朴素贝叶斯算法
3.4 模型选择与调优--cross validation，Grid Search
3.3 K-近邻算法
3.2 sklearn转换器和估计器
3.1数据集介绍与划分
2特征工程
2.7 总结
2.6 降维 之 主成分分析
2.5 降维 之 特征选择
2.4 特征预处理
2.3 特征提取
2.2 特征工程介绍
2.1数据集
1机器学习概述
1.1 人工智能概述
1.2 什么是机器学习
1.3 机器学习算法分类
1.4 机器学习开发流程
1.5 学习框架和资料介绍
概述，定位，目标
决策树
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模型、算法和训练的关系，及迁移学习
简单机器学习示例--第一个入门--traning from scrarch
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