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发表于 2018-12-3 16:32:54 | 显示全部楼层 |阅读模式
目录
├─01 Welcome to the course
├─02 -------------------- Part 1_ Data Preprocessing --------------------
├─03 -------------------- Part 2_ Regression --------------------
├─04 Simple Linear Regression
├─05 Multiple Linear Regression
├─06 Polynomial Regression
├─07 Support Vector Regression (SVR)
├─08 Decision Tree Regression! h6 F
├─09 Random Forest Regression
├─10 Evaluating Regression Models Performance
├─11 -------------------- Part 3_ Classification --------------------
├─12 Logistic Regression7
├─13 K-Nearest Neighbors (K-NN)
├─14 Support Vector Machine (SVM)
├─15 Kernel SVM
├─16 Naive Bayes
├─17 Decision Tree Classification
├─18 Random Forest Classification
├─19 Evaluating Classification Models Performance4
├─20 -------------------- Part 4_ Clustering --------------------
├─21 K-Means Clustering
├─22 Hierarchical Clustering
├─23 -------------------- Part 5_ Association Rule Learning --------------------
├─24 Apriori
├─25 Eclat
├─26 -------------------- Part 6_ Reinforcement Learning --------------------
├─27 Upper Confidence Bound (UCB)
├─28 Thompson Sampling
├─29 -------------------- Part 7_ Natural Language Processing --------------------
├─30 -------------------- Part 8_ Deep Learning --------------------
├─31 Artificial Neural Networks
├─32 Convolutional Neural Networks
├─33 -------------------- Part 9_ Dimensionality Reduction --------------------
├─34 Principal Component Analysis (PCA)
├─35 Linear Discriminant Analysis (LDA)
├─36 Kernel PCA, D( l+ O8 m- g2 ^& E: V) H: g8 ?
├─37 -------------------- Part 10_ Model Selection & Boosting --------------------
├─38 Model Selection
├─39 XGBoost
├─40 Bonus Lectures

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永久vip

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发表于 2018-12-4 23:01:57 | 显示全部楼层
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永久vip

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发表于 2018-12-4 23:14:22 | 显示全部楼层
啥也不说了,感谢楼主分享哇!
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