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机器学习算法基础（基础机器学习课程）
第43任务： 06_Ridge岭回归分析.flv
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任务列表
第1任务： 上阶段考核通过卡点
第2任务： 课件资料下载
第3任务： 01_机器学习简介.flv
第4任务： 02_机器学习概述.flv
第5任务： 03_数据集的组成.flv
第6任务： 04_特征工程的定义.flv
第7任务： 05_字典特征数据抽取.flv
第8任务： 06_文本特征抽取以及中文问题.flv
第9任务： 07_tf-df分析问题.flv
第10任务： 08_特征预处理-归一化.mp4
第11任务： 09_归一化以及标准化对比.flv
第12任务： 10_标准化总结以及缺失值处理.flv
第13任务： 11_标准化总结以及缺失值处理.flv
第14任务： 每日作业
第15任务： 12_数据的降维之特征选择.flv
第16任务： 13_降维案例1.flv
第17任务： 14_降维案例2.flv
第18任务： 15_机器学习算法分类以及开发流程.flv
第19任务： 01_第一天复习.flv
第20任务： 02_数据的划分和介绍.flv
第21任务： 03_转换器与估计器.flv
第22任务： 每日作业
第23任务： 04_k-近邻算法以及案例预测入住位置.flv
第24任务： 05_K-近邻算法案例.flv
第25任务： 06_k-近邻算法总结.flv
第26任务： 07_朴素贝叶斯算法原理.flv
第27任务： 08_朴素贝叶斯算法对新闻进行分类案例.flv
第28任务： 09_朴素贝叶斯算法总结.flv
第29任务： 10_精确率和召回率.flv
第30任务： 11_交叉验证与网格搜索对K-近邻算法调优.flv
第31任务： 每日作业
第32任务： 12_决策树之信息论基础.flv
第33任务： 13_决策树的划分以及案例.flv
第34任务： 14_决策树的保存结果分析.flv
第35任务： 15_随机森林的原理以及案例调优.flv
第36任务： 16_每日总结.flv
第37任务： 每日作业
第38任务： 01_第二天知识回顾.flv
第39任务： 02_线性回归的定义以及矩阵的运算.flv
第40任务： 03_线性回归策略，优化，案例.flv
第41任务： 04_线性回归两种求解方式总结.flv
第42任务： 05_过拟合以及欠拟合.flv
第43任务： 06_Ridge岭回归分析.flv
第44任务： 每日作业
第45任务： 07_模型的保存与加载.flv
第46任务： 08_逻辑回归定义，损失函数，优化与线性回归比较.flv
第47任务： 09_逻辑回归预测癌症案例.flv
第48任务： 10_逻辑回归总结.flv
第49任务： 11_京东金融数据集介绍.flv
第50任务： 12_k-means原理以及案例.flv
第51任务： 每日作业
