机器学习实战训练营

『课程目录』:
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00  第一周:绪论和准备.rar
01  第一周:学习k-近邻算法.rar
02  第一周项目作业打卡日.rar8 d6 g; M) [. x' o& ^
03  第一周:天池 o2o 优惠券使用预测比赛 – 初级.rar
04  第一周:本周任务简单总结.rar
05  第二周:学习决策树的构造.rar
06  第二周:测试和存储决策树.rar
07  第二周:项目作业打卡日.rar
08  第二周:天池 o2o 比赛 – 使用决策树模型.rar
$ R2 s) P* K+ K* ~0 ?7 a
09  第二周:本周任务简单总结.rar
11  第三周:文本分类与垃圾邮件过滤.rar
12  第三周:直播答疑日.rar
# k! F6 c  j" w) y' }
13  第三周:项目作业打卡日.rar
% b  Q  C9 u6 N' D
14  第三周:天池 o2o 比赛 – 使用朴素贝叶斯模型.rar
15  第三周:本周任务简单总结.rar
: I& e; F+ e- B$ G( Z
16  第四周:逻辑回归.rar
17  第四周:项目作业打卡日.rar
6 y: L  R9 ]6 S# X8 V1 `' W
18  第四周:天池 o2o 比赛 – 使用逻辑回归模型.rar
19  第四周:本周任务简单总结.rar
" e* F: V! q4 N) z
20  第四周:支持向量机基本原理.rar
+ ~" ^5 t) I$ b3 N' ^8 P0 b
21  第五周:SMO算法.rar
9 E$ p" c5 p4 X  g5 h0 s
22  第五周:核函数.rar
23  直播答疑.rar
24  第五周:项目作业打卡日.rar
" G& g1 u8 {. i
25  第五周:使用支持向量机模型.rar
26  第五周:本周任务简单总结.rar
27  第六周:Bagging、Boosting、AdaBoost.rar
) x/ `, c# X$ N
28  第六周:AdaBoost 实现、非均衡分类.rar
29  第六周:项目作业打卡日.rar
30  第六周:天池 o2o 比赛 – 使用 AdaBoost 模型.rar
31  第六周:本周任务简单总结.rar
32  第七周:线性回归.rar
5 E7 g2 n" v1 H0 h
33  第七周:项目作业打卡日.rar
% i* @' M" [* e6 x
34  第七周:正则化、偏差与方差.rar
9 B1 D' K: Y2 a' Y
35  直播答疑.rar
36  第七周:CART 树.rar
37  第八周:树剪枝.rar
& s0 k: Q$ u& x1 D1 {: Q6 ], P
38  第八周:模型树.rar
, D! ?" U' m0 |) [
40  第八周:项目作业打卡日.rar
41  第八周: 天池 o2o 优惠券使用预测比赛(进阶).rar
– g" f8 b$ G6 Z- |, m6 s: o
42  第八周:本周任务简单总结.rar
43  第九周:k-means 聚类.rar
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44  第九周:二分 k-means 聚类.rar
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45  第九周:项目作业打卡日+直播问题收集日.rar
, Q1 I( P7 B" ~$ Z
46  第九周:本周任务简单总结.rar
47  第十周:降维 PCA.rar
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49  第十周:奇异值分解 SVD+直播答疑.rar
50  第十周:项目作业打卡日2.rar
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51  第十周:项目作业打卡日3.rar
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52  第十周:本周任务简单总结.rar

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