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01 阶段一 人工智能

02 阶段二 数据挖掘

01 第一章 机器学习概述V2.1

02 第二章 环境安装和使用V2.1

03 第三章 matplotlibV2.1

04 第四章 numpyV2.1

05 第五章 pandasV2.1

06 第六章 seabornV2.1

07 第七章 K近邻算法V2.1

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105-1.你必须了解的真实影视海报光效制作标准.mp4 32.8MB

106-2.光与光源3A大作美术风格的核心光源心法.mp4 35.9MB

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001 玩赚ChatGPT

002 AI美女号 2023最新AI绘画Stable Diffusion原创不用愁日赚1000+软件+教程

003 ChatGPT大师班 从入门到精通 新

004 李一舟人工智能2.0

005.秋叶AI智能办公训练营第1期

006 CGPT爆文写作课让CGPT成为我们的自媒体写作的印钞机

007 玩赚AIchatGPT 基础课

008ChatGPT从入门到精通

009 谢无敌的红书宝｜chatGPT打卡营

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第10章 评价分类结果

第11章 支撑向量机 SVM

第12章 决策树

第13章 集成学习和随机森林

第14章 更多机器学习算法

第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习

第2章 机器学习基础

第3章 Jupyter Notebook numpy和m

第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN

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01引言和学习方法.mp4 12.8MB

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09.TensorFlow深度学习框架-108

1. 手工实现一个简单的鸢尾花分类器

2. 使用 scikit-learn 的 kNN 分类算法实现鸢尾花分类

3. kNN算法的超参数对鸢尾花分类的影响

4. 使用 sklearn 的线性回归算法实现房价预测

5. 房价预测的可视化线性模型

6. 比较多种算法的鸢尾花分类准确率

7. 使用交叉验证对鸢尾花分类模型进行调参

8. 使用特征预处理提升房价预测模型的性能

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