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前沿机器学习方法
第3-1任务： 线性回归
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任务列表
第1-1任务： 机器学习概论
第1-2任务： 习题
第2任务： 机器学习概论
第3-1任务： 线性回归
第3-2任务： 习题
第4任务： 线性回归
第5任务： 线性回归-梯度下降算法演示
第6-1任务： K近邻算法.mp4
第6-2任务： 习题
第7任务： K近邻算法课件
第8任务： K近邻实验
第9-1任务： 朴素贝叶斯
第9-2任务： 习题
第10任务： 朴素贝叶斯课件
第11任务： 朴素贝叶斯实验
第12-1任务： 决策树
第12-2任务： 习题
第13任务： 决策树课件
第14任务： 决策树算法演示
第15任务： 线性支持向量机
第16任务： 线性支持向量机课件
第17任务： 支持向量机实验
第18任务： 核支持向量机
第19任务： 核支持向量机课件
第20任务： 习题
第21任务： 集成学习
第22任务： 集成学习课件
第23任务： 监督学习汇总-鸢尾花数据分析案例演示
第24任务： 习题
第25任务： 聚类简介及层次聚类算法
第26任务： 聚类简介及层次聚类算法课件
第27任务： K均值聚类算法
第28任务： K均值聚类算法课件
第29任务： DBSCAN聚类算法
第30任务： DBSCAN聚类算法课件
第31任务： 谱聚类算法
第32任务： 谱聚类算法课件
第33任务： 聚类习题
