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6.2 决策树算法(下)
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1.1 课程综述1(上)
[2] 1.1 课程综述1(下)
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1.1 课程综述1(下)
[3] 1.2 课程综述2
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[4] 1.3 基本内容
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[5] 1.3 基本内容(上)
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[6] 1.3 基本内容(下)
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1.3 基本内容(下)
[7] 1.4 多元统计基础
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[8] 1.4 多元统计基础(上)
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[9] 1.4 多元统计基础(下)
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[10] 2.1 数据清洗(上)
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2.1 数据清洗(上)
[11] 2.1 数据清洗(下)
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2.1 数据清洗(下)
[12] 2.2 数据预处理与特征提取(上)
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2.2 数据预处理与特征提取(上)
[13] 2.2 数据预处理与特征提取(下)
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[14] 2.3 主成分分析1(上)
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[15] 2.3 主成分分析1(下)
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[16] 2.4 主成分分析2(上)
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[17] 2.4 主成分分析2(下)
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[18] 2.5 应用实例(上)
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[19] 2.5 应用实例(下)
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[20] 3.1 基本原理(上)
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[21] 3.1 基本原理(下)
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[22] 3.2 距离判别(上)
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[23] 3.2 距离判别(下)
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[24] 3.3 fisher判别(上)
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[25] 3.3 fisher判别(下)
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[26] 3.4 贝叶斯判别(上)
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[27] 3.4 贝叶斯判别(下)
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[28] 3.5 SVM(1)(上)
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[29] 3.5 SVM(1)(下)
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[30] 3.6 SVM(2)(上)
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[32] 4.1 基本概念(上)
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4.1 基本概念(上)
[33] 4.1 基本概念(下)
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4.1 基本概念(下)
[34] 4.2 最小二乘回归(上)
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4.2 最小二乘回归(上)
[35] 4.2 最小二乘回归(下)
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[36] 4.3 岭回归(上)
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[37] 4.3 岭回归(下)
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[38] 4.4 主元回归(上)
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[39] 4.4 主元回归(下)
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[40] 4.5 偏最小二乘(上)
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[42] 5.1 基本思想(上)
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[43] 5.1 基本思想(下)
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[44] 5.2 相似性度量(上)
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[45] 5.2 相似性度量(下)
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[52] 6.2 决策树算法(上)
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6.2 决策树算法(下)
[54] 6.3 随机森林(上)
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[56] 6.4 实例应用(上)
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[58] 7.1 基本概念 (上)
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7.1 基本概念 (上)
[59] 7.1 基本概念 (下)
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7.1 基本概念 (下)
[60] 7.2 CCA算法介绍 (上)
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[61] 7.2 CCA算法介绍 (下)
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7.2 CCA算法介绍 (下)
[62] 7.3 CCA算法拓展 (上)
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7.3 CCA算法拓展 (下)
[64] 7.4 案例分析 (上)
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7.4 案例分析 (上)
[65] 7.4 案例分析 (下)
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7.4 案例分析 (下)
[66] 8.1 基本概念与结构发展 (上)
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8.1 基本概念与结构发展 (上)
[67] 8.1 基本概念与结构发展 (下)
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[68] 8.2 卷积神经网络(CNN) (...
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[70] 8.3 循环神经网络(RNN) (...
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[72] 8.4 应用实例 (上)
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8.4 应用实例 (上)
[73] 8.4 应用实例 (下)
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8.4 应用实例 (下)
[74] 9.1 自编码器简介(上)
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9.1 自编码器简介(上)
[75] 9.1 自编码器简介(下)
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9.1 自编码器简介(下)
[76] 9.2 去噪自编器(上)
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9.2 去噪自编器(上)
[77] 9.2 去噪自编器(下)
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[78] 9.3 稀疏自编码器(上)
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[80] 9.4 变分自编码器(上)
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[81] 9.4 变分自编码器(下)
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[82] 10.1 二手车交易价格预测(上)
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[84] 10.2 糖尿病的血糖预测(上)
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[86] 10.3 工业蒸汽量预测(上)
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[88] 10.4 双盲降噪自编码器实现降噪...
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10.4 双盲降噪自编码器实现降噪(上)
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