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7.HMM模型基础(下)
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      [172] 5.回归决策树和线性回归对比(下)
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      [173] 6.集成学习基本介绍
      1345播放
      03:49
      [174] 7.bagging和随机森林(上)
      1534播放
      10:05
      [175] 7.bagging和随机森林(下)
      1540播放
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      [176] 8.otto案例介绍以及数据获取(...
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      [177] 8.otto案例介绍以及数据获取(...
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      [178] 9.otto数据基本处理(上)
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      [179] 9.otto数据基本处理(下)
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      [180] 10.otto数据模型基本训练(上...
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      [181] 10.otto数据模型基本训练(下...
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      [182] 11.模型调优和确定最优模型(上)
      1263播放
      12:29
      [183] 11.模型调优和确定最优模型(下)
      842播放
      12:34
      [184] 12.生成提交数据
      803播放
      09:13
      [185] 13.boosting介绍(上)
      719播放
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      [186] 13.boosting介绍(下)
      1483播放
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      [187] 14.GBDT的介绍(上)
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      [188] 14.GBDT的介绍(下)
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      [189] 1.聚类算法介绍
      1247播放
      03:29
      [190] 2.聚类算法api初步实现(上)
      672播放
      05:30
      [191] 2.聚类算法api初步实现(下)
      1495播放
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      [192] 3.聚类算法实现流程
      1096播放
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      [193] 4.模型评估(上)
      863播放
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      [194] 4.模型评估(下)
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      [195] 5.算法优化介绍(上)
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      [196] 5.算法优化介绍(下)
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      [197] 6.特征降维内容介绍(上)
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      [198] 6.特征降维内容介绍(下)
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      [199] 7.pca降维介绍
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      [200] 8.用户对物品类别的喜好细分案例(...
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      [202] 9.初始朴素贝叶斯
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      [203] 10.概率内容复习(上)
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      [204] 10.概率内容复习(下)
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      [205] 11.朴素贝叶斯计算案例
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      [206] 12.朴素贝叶斯案例实现1
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      [207] 13.朴素贝叶斯案例实现2(上)
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      [208] 13.朴素贝叶斯案例实现2(下)
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      [209] 14.朴素贝叶斯内容总结
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      [210] 1.SVM基本介绍(上)
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      [211] 1.SVM基本介绍(下)
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      [212] 2.SVM算法api初步使用
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      [213] 3.SVM算法推导的目标函数(上)
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      [214] 3.SVM算法推导的目标函数(下)
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      [215] 4.SVM目标函数推导过程及举例(...
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      [217] 5.SVM损失函数
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      [218] 6.SVM的核方法介绍(上)
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      [219] 6.SVM的核方法介绍(下)
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      [220] 7.SVM回归介绍
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      [221] 8.SVM算法api再介绍
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      [222] 9.数字识别器案例初步介绍
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      [223] 10.数字识别器-获取数据
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      [224] 11.数字识别器-数据基本处理和模...
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      [225] 11.数字识别器-数据基本处理和模...
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      [226] 12.SVM总结
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      [227] 1.初识EM算法
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      [228] 2.EM算法介绍
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      [229] 3.EM算法实例(上)
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      [231] 4.马尔科夫链的介绍
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      [232] 5.HMM模型的简单案例(上)
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      [236] 7.HMM模型基础(上)
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      [245] 1.xgboost最优模型构建方法
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      [250] 5.XGBoost和GBDT的区别
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      [251] 6.xgboost算法api与参数...
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      [253] 8.otto案例xgboost实现...
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      [272] 10.异常值值处理2
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      [273] 11.类别型数据处理(上)
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