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
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|--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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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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|-7. 使用交叉验证对鸢尾花分类模型进行调参
【完结】实用主义学Python数据分析
|-12. 幸福指数的等级分析
|-11. 按年度和地区分析全球幸福报告
|-10. 分析股票行情数值
|-09. 分析不同手机操作系统的流量使用情况
|-08. 分析神奇宝贝的变量关系数据
|-07. 分析电子游戏在各国的销量并使用堆叠柱状图呈现
|-06. 比较咖啡店各类饮品的数量与热量
03.阶段三、人工智能实用 － 机器学习篇
|-13.第十三章 特征工程
|--13.9、特征工程之中文分词方式讲解.vep-文件大小:29.17 MB
|--13.8、特征工程之异常数据处理案例代码讲解.vep-文件大小:3.71 MB
|--13.7、特征工程之降维方式讲解.vep-文件大小:17.38 MB
|--13.6、特征工程之特征选择方式讲解.vep-文件大小:26.65 MB
|--13.5、特征工程之标准化、缩放法及归一化讲解.vep-文件大小:35.51 MB
|--13.4、特征工程之哑编码及二值化方式讲解.vep-文件大小:27.95 MB
Python人工智能
|-附件
|--数据-代码.txt-文件大小:49 b
|--机器学习算法PPT.pdf-文件大小:9.87 MB
|-python数据分析与机器学习实战
|--课时99.PCA基本原理.flv_d.flv-文件大小:32.31 MB
|--课时98.K近邻算法代码实现.flv_d.flv-文件大小:47.81 MB
|--课时97.K近邻算法原理.flv_d.flv-文件大小:22.61 MB
Python与人工智能
|-资料
|--win10怎么显示文件扩展名_百度经验_files
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