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03实用主义学Python人工智能(完结)

03 实用主义学Python人工智能(完结)

|-8. 使用特征预处理提升房价预测模型的性能

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|--8. 使用特征预处理提升房价预测模型的性能【更多好课加微:ypkc001】.mp4-文件大小:164.18 MB

|--8. 练习:使用特征预处理提升糖尿病患病指标预测模型的性能【更多好课加微:ypkc001】.png-文件大小:78.58 KB

|--8. 练习:使用特征预处理提升糖尿病患病指标预测模型的性能【更多好课加微:ypkc001】.docx-文件大小:16.76 KB

|-7. 使用交叉验证对鸢尾花分类模型进行调参

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|--7. 使用交叉验证对鸢尾花分类模型进行调参【更多好课加微:ypkc001】.mp4-文件大小:115.88 MB

|--7. 练习:使用交叉验证对水果分类模型进行调参【更多好课加微:ypkc001】.png-文件大小:97.30 KB

|--7. 练习:使用交叉验证对水果分类模型进行调参【更多好课加微:ypkc001】.docx-文件大小:16.90 KB

|-6. 比较多种算法的鸢尾花分类准确率

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|--6. 练习:使用kNN、逻辑回归和SVM进行水果类型识别【更多好课加微:ypkc001】.png-文件大小:87.31 KB

|--6. 练习:使用kNN、逻辑回归和SVM进行水果类型识别【更多好课加微:ypkc001】.docx-文件大小:16.60 KB

|--6. 比较多种算法的鸢尾花分类准确率【更多好课加微:ypkc001】.mp4-文件大小:147.28 MB

|-5. 房价预测的可视化线性模型

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|--5. 练习:糖尿病患病指标的可视化线性模型【更多好课加微:ypkc001】.png-文件大小:72.35 KB

|--5. 练习:糖尿病患病指标的可视化线性模型【更多好课加微:ypkc001】.docx-文件大小:16.36 KB

|--5. 房价预测的可视化线性模型【更多好课加微:ypkc001】.mp4-文件大小:113.65 MB

|-4. 使用 sklearn 的线性回归算法实现房价预测

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|--4. 使用 sklearn 的线性回归算法实现房价预测【更多好课加微:ypkc001】.mp4-文件大小:145.88 MB

|--4. 练习:预测糖尿病的患病指标【更多好课加微:ypkc001】.png-文件大小:74.73 KB

|--4. 练习:预测糖尿病的患病指标【更多好课加微:ypkc001】.docx-文件大小:16.32 KB

|-3. kNN算法的超参数对鸢尾花分类的影响

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|--3. 练习:kNN算法的超参数对水果识别器的影响【更多好课加微:ypkc001】.png-文件大小:86.39 KB

|--3. 练习:kNN算法的超参数对水果识别器的影响【更多好课加微:ypkc001】.docx-文件大小:14.50 KB

|--3. kNN算法的超参数对鸢尾花分类的影响【更多好课加微:ypkc001】.mp4-文件大小:120.50 MB

|-2. 使用 scikit-learn 的 kNN 分类算法实现鸢尾花分类

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|--2. 使用 scikit-learn 的 kNN 分类算法实现鸢尾花分类【更多好课加微:ypkc001】.mp4-文件大小:122.82 MB

|--2. 练习:使用 scikit-learn 的 kNN 分类算法实现水果识别器【更多好课加微:ypkc001】.png-文件大小:81.28 KB

|--2. 练习:使用 scikit-learn 的 kNN 分类算法实现水果识别器【更多好课加微:ypkc001】.docx-文件大小:16.54 KB

|-1. 手工实现一个简单的鸢尾花分类器

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|--1. 手工实现一个简单的鸢尾花分类器【更多好课加微:ypkc001】.mp4-文件大小:247.24 MB

|--1. 练习:手工实现一个简单的水果识别器【更多好课加微:ypkc001】.png-文件大小:78.63 KB

|--1. 练习:手工实现一个简单的水果识别器.【更多好课加微:ypkc001】.docx-文件大小:17.28 KB

|-0.课程使用说明

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来源: 百度云
类型: 其它
文件大小: 未知
提取码: dp1v
解压密码:登录可见
分享时间: 2018-11-15 14:31:48
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