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808_用于业务分析的机器学习
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2021-02-20
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808_用于业务分析的机器学习注意 lec1:线性回归 lec2:Logistic回归 讲义3:逻辑回归2 第四讲:模型评估(精确度和召回率) 第五讲:Keras学习 讲座6:Tensorflow学习 讲座7:无监督学习(K均值和DBSCAN) Lec8_2:无监督学习(PCA) 讲座9:随机森林 Lec9_2:系统建议 Lec10:卷积神经网络 项目:猫猫图像识别 其他资源 我发现了150多种最佳的机器学习,NLP和Python教程 正则化 L1和L2有什么区别? 在线资源学习机器学习 ML语录 python的20个问题 启动指标 机器学习 随机森林 随机森林分类器。 随机森林是一种元估计量,它适合数据集各个子样本上的许多决策树分类器,并使用平均数来提高预测准确性和控制过度拟合。 子样本大小始终与原始输入样本大小相同,但是如果bootstrap = True(默认值)
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808_machine-learning-for-business-analytics-master.zip (24个子文件)
808_machine-learning-for-business-analytics-master
Lec9_2.ipynb 316KB
lecture4.ipynb 149KB
hw2.ipynb 126KB
lecure5_keras.ipynb 76KB
lecture1_note.ipynb 59KB
Pipelines.ipynb 5KB
lec9_Principal_Component_Analysis.ipynb 66KB
lec7.ipynb 640KB
ml_project01-Copy3.ipynb 657KB
NLP_notebook.ipynb 4.28MB
XGBoost_learning.ipynb 43KB
lecture6_tensorflow_note.ipynb 27KB
lec8_unsupervised_learning_note.ipynb 547KB
README.md 12KB
hw4.ipynb 550KB
smote.ipynb 37KB
cnn_lec10.ipynb 374KB
cross_validation.ipynb 6KB
hw1.ipynb 116KB
lecture2_note.ipynb 46KB
lec3-diabetes_analysis.ipynb.ipynb 12KB
hw3.ipynb 119KB
lec9_random_forest.ipynb 49KB
hw5.ipynb 283KB
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