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下载次数: 0
上传时间: 2021-02-18
详细说明：机器学习课程（Python / R）
第1部分-数据预处理
第2部分-回归：简单线性回归，多重线性回归，多项式回归，SVR，决策树回归，随机森林回归
第3部分-分类：逻辑回归，K-NN，SVM，内核SVM，朴素贝叶斯，决策树分类，随机森林分类
第4部分-聚类：K-Means，分层聚类
第5部分-关联规则学习：Apriori，Eclat
第6部分-强化学习：置信区间上限，汤普森抽样
第7部分-自然语言处理：NLP的词袋模型和算法
第8部分-深度学习：人工神经网络，卷积神经网络
第9部分-降维：PCA，LDA，内核PCA
第10部分-模型选择和增强：k折交叉验证，参数调整，网格搜索，XGBoost
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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