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      [2] 回归
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      [3] 回归特征和标签
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      [10] R的平方理论
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      [11] 编程R平方
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      [12] 测试假设
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      [13] 分类w k近邻导论
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      [14] K近邻应用程序
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      [17] 编程我们k个最近邻居
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      [18] 应用k最近邻居算法
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      [19] 关于k最近邻居的总结
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      [27] SVM优化
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      [33] SVM参数
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      [34] 集群介绍
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      [35] 处理非数值数据
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      [36] 泰坦尼克数据集的K均值
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      [37] 自定义K均值
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      [38] 从零开始的K均值
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      [39] 均值移位简介
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      [40] 泰坦尼克数据集的均值漂移
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      [41] 从零开始的平均移位
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      [42] 平均移位动态带宽
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      [43] 使用神经网络和TensorFlow...
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      [45] TensorFlow基础
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      [50] 对我们的数据进行培训测试
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      [51] 使用更多数据
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      [54] 递归神经网络(RNN)
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      [55] Tensorflow中的RNN示例
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      [57] 具有TensorFlow的卷积神经...
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