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Python3入门机器学习 经典算法与应用
|-第9章 逻辑回归
|-第8章 多项式回归与模型泛化
|-第7章 PCA与梯度上升法
|-第6章 梯度下降法
|-第5章 线性回归法
|-第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
|-第3章 Jupyter Notebook, numpy和m
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Python3入门机器学习 经典算法与应用(1)
|-9-8 OvR与OvO.rar-文件大小:96.01 MB
|-9-7 scikt-learn中的逻辑回归.rar-文件大小:113.04 MB
|-9-6 在逻辑回归中使用多项式特征.rar-文件大小:95.21 MB
|-9-5 决策边界.rar-文件大小:116.41 MB
|-9-4 实现逻辑回归算法.rar-文件大小:146.75 MB
|-9-3 逻辑回归损失函数的梯度.rar-文件大小:79.90 MB
|-9-2 逻辑回归的损失函数.rar-文件大小:67.68 MB
Python3入门机器学习 经典算法与应用(1)
|-第9章 逻辑回归
|-第8章 多项式回归与模型泛化
|-第7章 PCA与梯度上升法
|-第6章 梯度下降法
|-第5章 线性回归法
|-第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
|-第3章 Jupyter Notebook, numpy和m
04 Python3入门机器学习 经典算法与应用
|-第9章 逻辑回归
|-第8章 多项式回归与模型泛化
|-第7章 PCA与梯度上升法
|-第6章 梯度下降法
|-第5章 线性回归法
|-第4章 最基础的分类算法
|-第3章 Jupyter Notebook ,numpy
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|-第9章 逻辑回归
|-第8章 多项式回归与模型泛化
|-第7章 PCA与梯度上升法
|-第6章 梯度下降法
|-第5章 线性回归法
|-第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
|-第3章 Jupyter Notebook, numpy和m
【69】Python3入门机器学习经典算法与应用(1)
|-第9章 逻辑回归
|-第8章 多项式回归与模型泛化
|-第7章 PCA与梯度上升法
|-第6章 梯度下降法
|-第5章 线性回归法
|-第4章 最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
|-第3章 Jupyter Notebook, numpy和m