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20210308期Python部分录播
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20210308期Python部分录播
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线性回归算法原理
多元线性回归、岭回归、Lasso...
多元线性回归、岭回归、Lasso...
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混淆矩阵与ROC曲线
逻辑回归的sklearn实现(2...
逻辑回归的sklearn实现(1...
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朴素贝叶斯
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Apriori算法实现
朴素贝叶斯算法总结
伯努利朴素贝叶斯
数据清洗阶段测试
5.6.3 协同过滤
5.6.2 协同过滤
5.6.1 协同过滤
5.6.6 电商玩具公司数据案...
5.6.5 协同过滤pytho...
5.6.4 协同过滤pytho...
5.7.6 神经网络反向传播相...
5.7.5 神经网络反向传播相...
5.7.4 神经网络反向传播相...
5.7.3 神经网络前向传播原...
5.7.2 神经网络前向传播原...
5.7.1 神经网络前向传播原...
5.8.3 svm核技术及实现
5.8.2 svm原理及推导
5.8.1 svm原理及推导
5.8.6 组合算法_随即森林...
5.8.5 组合算法_随即森林...
5.8.4 组合算法_随即森林...
5.10.6 Adaboost...
5.10.5 Adaboost...
5.10.4 Adaboost...
5.10.3 组合算法_随即森...
5.10.2 组合算法_随即森...
5.10.1 组合算法_随即森...
5.11.3 GBDT回归算法...
5.11.2 GBDT回归算法...
5.11.1 GBDT回归算法...
5.11.6 GBDT分类算法
5.11.5 GBDT分类算法
5.11.4 GBDT分类算法
5.12.3 xgboost手...
5.12.2 xgboost手...
5.12.1 xgboost手...
5.12.6 xgboost算...
5.12.5 xgboost算...
5.12.4 xgboost算...
5.13.2 数据概述
5.13.3 数据概述
5.13.1 数据概述
python统计作业-第1天
5.13.5 参数估计
5.13.7 假设检验
5.13.6 参数估计、假设检...
5.13.4 参数估计
5.14.3 假设检验(3)
5.14.2 假设检验(2)
5.14.1 假设检验(1)
python统计作业-第2天
5.14.6 方差分析(3)
5.14.5 方差分析(2)
5.14.4 方差分析(1)
5.17.2 线性回归-房价预测...
5.17.1 线性回归模型
5.17.4 线性回归-房价预测...
5.17.3 线性回归-房价预测...
5.18.2 逻辑回归模型实现(...
5.18.1 逻辑回归模型
5.18.5 重要知识点(2)
5.18.4 重要知识点(1)
5.18.3 逻辑回归模型实现(...
机器学习阶段测试
5.22.4 下午 评分卡(4...
5.22.3 下午 评分卡(3...
5.22.2 上午 评分卡(2...
5.22.1 上午 评分卡(...
5.22.5 下午 评分卡(5...
5.24.2
5.24.1
5.24.5
5.24.4
5.24.3
5.29.1
5.29.2
5.29.3
5.29.4
5.29.5
5.30.1
5.30.2
5.30.3
5.30.4
5.30.5
5.31.2
5.31.1
5.31.5
5.31.4
5.31.3
6.2.2
6.2.1
6.2.4
6.2.3
6.3.1
机器学习第二阶段.zip
4.25.1
4.25.2
4.25.3
4.25.4
4.25.5
4.26.1
4.26.2
4.26.3
4.26.4
4.26.5
4.27.2
4.27.3
4.27.4
4.27.5
4.28.1
4.28.2
4.28.3
4.28.4
4.28.5
6.3.2
6.3.3
6.3.4
4.27.1
6.5.1 评分卡案例基础讲解(...
6.5.2 评分卡案例基础讲解(...
6.5.3 评分卡案例基础讲解(...
6.5.7 变量分箱
6.5.6 模型评估指标
6.5.5 特征构建
6.5.4 评分卡案例模型评估
6.6.1 训练集与测试集
6.6.2 WOE编码计算
6.6.3 评分卡案例代码实现
6.6.4 逻辑回归模型
6.6.5 模型预测
6.6.6 特征筛选
6.6.7 人工智能在金融领域的...
6.19.1 0308答辩
8.19.2 0308答辩
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李亚楠a
·
2023-09-11
·
广播机制、numpy运算和快速排序
0
看到课时37
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李亚楠a
·
2023-09-08
·
数组的变形
0
错误率,重要性,权重三个公司
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CDA101119
·
2022-09-03
·
5.10.4 Adaboost和代码实现
0
授课教师
人脉引爆点
讲师
课程特色
视频(215)
考试(3)
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