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机器学习-06. 多分类、决策树分类、随机森林分类(下)
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2020-07-16
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人工智能基础视频教程零基础入门课程 第六章(下) 人工智能基础视频教程零基础入门课程,不需要编程基础即可学习,共15章,由于整体课程内容太大,无法一次传输,分章节上传。 第一章 人工智能开发及远景介绍(预科) 第二章 线性回归深入和代码实现 第三章 梯度下降和过拟合和归一化 第四章 逻辑回归详解和应用 第五章 分类器项目案例和神经网络算法 第六章 多分类、决策树分类、随机森林分类 第七章 分类评估、聚类 第八章 密度聚类、谱聚类 第九章 深度学习、TensorFlow安装和实现 第十章 TensorFlow深入、TensorBoard 十一章 DNN深度神经网络手写图片识别 十二章 TensorBoard可视化 十三章 卷积神经网络、CNN识别图片 十四章 卷积神经网络深入、AlexNet模型 十五章 Keras深度学习框架
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06. 多分类、决策树分类、随机森林分类(下).zip (3个子文件)
37. 决策树介绍.mp4 205.43MB
38. 随机森林_优缺点_对比逻辑回归_剪枝.mp4 70.22MB
39. 决策树_随机森林_sklearn代码调用.mp4 415.52MB
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