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第1讲 人工智能（AI）概述.mp4
第2讲 什么是机器学习.mp4
第3讲机器学习开发流程.mp4

第4讲 Scikit-learn介绍.mp4

第5讲 数据集介绍.mp4

第6讲Scikit-learn加载数据集.mp4

第7讲 数据集的划分.mp4

第8讲 类别特征提取-OneHotEncoder.mp4

第9讲 字典特征提取-DictVectorizer.mp4

第10讲 词袋模型（英文文本处理）-CountVectorizer.mp4

第11讲 词袋模型（中文文本处理）-CountVectorizer.mp4

第12讲TF-IDF模型-TfidfVectorizer.mp4

第13讲处理缺失值：SimpleImputer.mp4

第14讲归一化（Normalization）：MinMaxScaler.mp4

第15讲 标准化（Standardization）：StandardScaler.mp4

第16讲 特征选择 移除低方差特征（VarianceThreshold）.mp4

第17讲 特征选择 单变量特征选择 SelectKBest-选择Top K个特征.mp4

第18讲 特征提取 主成分分析（PCA）.mp4

第19讲 特征提取 线性判别分析（LDA）.mp4

第20讲 分类算法-K-近邻（KNN）.mp4

第21讲 线性模型 逻辑回归.mp4

第22讲 朴素贝叶斯算法.mp4

第23讲 决策树算法.mp4

第24讲 随机森林.mp4

第25讲线性回归（LinearRegression&SGDRegressor）算法.mp4

第26讲 岭回归（Ridge Regression）算法.mp4

第27讲 Lasso回归（Lasso Regression）算法.mp4

第28讲弹性网络（Elastic-Net）.mp4

第29讲 K-Means（K均值）算法.mp4

第30讲 DBSCAN（基于密度的噪声应用空间聚类）.mp4

第31讲 Agglomerative Clustering（凝聚层次聚类）算法.mp4

第32讲 模型保存及加载.mp4

配套资源

数学知识
 

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