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01.第1课 机器学习概论 2022-07-24 23:52:23
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02.第2课 线性回归与Logistic。案例：电子商务业绩预测 2022-07-24 23:52:23
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03.第3课 岭回归，Lasso，变量选择技术。从一团乱麻中识别有用维度的技巧 2022-07-24 23:52:23
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04.第4课 降维技术。案例：业绩综合指标设计 2022-07-24 23:52:23
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05.第5课 线性分类器，Knn算法，朴素贝叶斯分类器，文本挖掘，案例：智能判断垃圾短信，通过文本挖掘给用户加标签，评论自动分析，用户流失预警 2022-07-24 23:52:23
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06.第6课 决策树，组合提升算法，bagging和adaboost，随机森林。案例：运营商用户分析 2022-07-24 23:52:23
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07.第7课 支持向量机，为什么能理解SVM的人凤毛麟角？ 2022-07-24 23:52:23
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08.第8课 人工神经网络，单层感知器，线性神经网络，BP神经网络，基于梯度下降的学习算法，图像压缩和银行用户信用评估 2022-07-24 23:52:23
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09.第9课 通用逼近器径向基函数神经网络，在新观点下审视PDA和SVM。Hopfield联想记忆型神经网络。案例：字符识别，人脸识别 2022-07-24 23:52:23
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10.第10课 概率神经网络和信念贝叶斯分类器 2022-07-24 23:52:23
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11.第11课 聚类，孤立点判别。案例：推荐系统，自动品酒器，作弊识别，社会系统团体识别 2022-07-24 23:52:23
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文档资料 2022-07-24 23:52:23
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教程目录及说明.txt
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