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1、（Part One）深度学习基础
第25任务： 7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4
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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： 1.1课程介绍机器学习介绍上.mp4
第4任务： 1.1课程介绍机器学习介绍下.mp4
第5任务： 1.2深度学习介绍.mp4
第6任务： 2基本概念.mp4
第7任务： 3.1决策树算法.mp4
第8任务： 3.2决策树应用.mp4
第9任务： 每日作业
第10任务： 4.1最邻近规则分类KNN算法.mp4
第11任务： 4.2最邻近规则KNN分类应用.mp4
第12任务： 5.1支持向量机SVM上.mp4
第13任务： 5.1支持向量机SVM上应用.mp4
第14任务： 5.2支持向量机(SVM)算法下.mp4
第15任务： 5.3支持向量机(SVM)算法(下)应用.mp4
第16任务： 每日作业
第17任务： 6.1神经网络NN算法.mp4
第18任务： 6.2神经网络算法应用上.mp4
第19任务： 6.3神经网络算法应用下.mp4
第20任务： 每日作业
第21任务： 7.1简单线性回归上.mp4
第22任务： 7.2简单线性回归下.mp4
第23任务： 7.3多元线性回归.mp4
第24任务： 7.4多元线性回归应用.mp4
第25任务： 7.5非线性回归 Logistic Regression.mp4
第26任务： 7.6非线性回归应用.mp4
第27任务： 7.7回归中的相关度和决定系数.mp4
第28任务： 7.8回归中的相关性和R平方值应用.mp4
第29任务： 每日作业
第30任务： 8.1Kmeans算法.mp4
第31任务： 8.2Kmeans应用.mp4
第32任务： 8.3Hierarchical clustering 层次聚类.mp4
第33任务： 8.4Hierarchical clustering 层次聚类应用.mp4
第34任务： 总结.mp4
第35任务： 每日作业
