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1.1課程介紹機器學習介紹上.mp4

1.1課程介紹機器學習介紹下.mp4  i" O" [) ?7 q0 b

1.2深度學習介紹.mp4

2基本概念.mp4' l/ w$ j/ L( X6 t: _: ]# E

3.1決策樹算法.mp4* J' ^, _. l$ Q& l8 ~- k

3.2決策樹應用.mp4– B! s% d4 ~# a+ a8 ?$ x/ x1 L

4.1最鄰近規則分類KNN算法.mp4; H1 P9 P* h+ X; l+ W$ y5 H

4.2最鄰近規則KNN分類應用.mp4

5.1 支持向量機(SVM)算法(上).html& L8 d0 O& ~* m

5.1 支持向量機(SVM)算法(上)應用.html. g* d% A! T! N8 v

5.1支持向量機SVM上.mp47 M  i' l* r& K' g1 S) _0 R& l

5.2支持向量機SVM上應用.mp4

5.3支持向量機(SVM)算法下.mp4

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6.1神經網絡NN算法.mp4

6.2神經網絡算法應用上.mp4

6.3神經網絡算法應用下.mp4* \\! U3 y  M5 T

7.1簡單線性回歸上.mp4' E3 H9 L$ J$ \\1 z! [* I" B3 u

7.2簡單線性回歸下.mp4% ~9 ]: A5 w) x4 x

7.3多元線性回歸.mp4; n  ?$ _  f) V4 v: T# {

7.4多元線性回歸應用.mp4

7.5非線性回歸 Logistic Regression.mp44 m) [  X2 e: K8 u

7.6非線性回歸應用.mp4

7.7回歸中的相關度和決定系數.mp4* B) J/ S. b; L7 w

7.8回歸中的相關性和R平方值應用.mp4

8.1Kmeans算法.mp40 S% y8 e3 B! X1 b4 u  r

8.2Kmeans應用.mp4

8.3Hierarchical clustering 層次聚類.mp4+ S/ C. L0 X$ v9 ]1 `0 Z4 |

8.4Hierarchical clustering 層次聚類應用.mp4

代碼與素材.rar& P+ x) R2 D2 W8 T

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