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共20课时 共24时25分54秒 更新时间：2018-09-15 15:17:03
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【课程介绍】
【课程目录】
| 学员 1、第一章 机器学的任务和方法1-243:05 [+] |
| 学员 2、第二章 Python语言基础1-601:56:04 [+] |
| 学员 3、第二章 Python语言基础7-1302:31:41 [+] |
| 学员 4、第三章 分类算法介绍122:50 [+] |
| 学员 5、第四章 k-临近算法1-702:15:51 [+] |
| 学员 6、第五章 决策树1-501:40:32 [+] |
| 学员 7、第六章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯1-602:31:10 [+] |
| 学员 8、第七章 Logistic回归1-600:00 [+] |
| 学员 9、第八章 支持向量机1-802:51:16 [+] |
| 学员 10、第九章 利用AdaBoost元算法提高分类性能1-501:57:43 [+] |
| 学员 11、第十章 利用回归预测数值型数据1-501:10:36 [+] |
| 学员 12、第十一章 树回归1-357:20 [+] |
| 学员 13、第十二章 无监督学习110:07 [+] |
| 学员 14、第十三章 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组1-245:07 [+] |
| 学员 15、第十四章 使用Apriori算法进行关联分析1-301:01:20 [+] |
| 学员 16、第十五章 使用FP-growth算法来高效发现频分项集1-301:05:11 [+] |
| 学员 17、第十六章 利用PCA来简化数据1-234:56 [+] |
| 学员 18、第十七章 利用SVD简化数据1-301:04:43 [+] |
| 学员 19、第十八章 大数据与MapReduce127:19 [+] |
| 学员 20、第十九章 学习总结19:03 [+] |
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