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第1章 人工智能和机器学习
1-1 人工智能概述 播放状态
1-2 什么是机器学习 播放状态
1-3 机器学习算法分类 播放状态
1-4 机器学习开发流程 播放状态
1-5 学习框架和资料介绍 播放状态
第2章 数据集和数据处理
2-1 可用数据集 播放状态
2-2 sklearn数据集使用 播放状态
2-3 字典特征抽取 播放状态
2-4 文本特征抽取CountVectorizer 播放状态
2-5 中文文本特征抽取 播放状态
2-6 文本特征抽取TfidfVevtorizer 播放状态
2-7 数据预处理-归一化 播放状态
2-8 数据预处理-标准化 播放状态
第3章 降维
3-1 什么是降维 播放状态
3-2 删除低方差特征与相关系数 播放状态
3-3 主成分分析 播放状态
3-4 instacart降维案例 播放状态
3-5 总结 播放状态
第4章 转换器、算法与模型
4-1 上节回顾 播放状态
4-2 转换器与预估器 播放状态
4-3 KNN算法 播放状态
4-4 模型选择与调优 播放状态
4-5 Facebook案例流程分析 播放状态
4-6 Facebook案例代码实现 播放状态
4-7 朴素贝叶斯算法原理 播放状态
4-8 朴素贝叶斯算法对文本分类 播放状态
4-9 认识决策树 播放状态
4-10 决策树算法对鸢尾花分类 播放状态
4-11 泰坦尼克号乘客分类案例流程分析 播放状态
4-12 泰坦尼克号案例代码实现 播放状态
4-13 随机森林 播放状态
4-14 总结 播放状态
第5章 线性模型与逻辑回归
5-1 上节回顾 播放状态
5-2 线性模型 播放状态
5-3 损失函数 播放状态
5-4 优化方法1-正规方程 播放状态
5-5 优化方法2-梯度下降 播放状态
5-6 正规方程与梯度下降对比 播放状态
5-7 梯度下降优化器 播放状态
5-8 过拟合与欠拟合 播放状态
5-9 岭回归 播放状态
5-10 逻辑回归原理 播放状态
5-11 逻辑回归对癌症分类 播放状态
5-12 精确率、召回率、F1-score 播放状态
5-13 ROC曲线与AUC指标 播放状态
5-14 模型保存与加载 播放状态
5-15 KMeans算法原理 播放状态
5-16 聚类的模型评估 播放状态
5-17 总结 播放状态
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