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54:多项式升维代码实战_训练模型和评估.mp4 15.88 MB mp4
53:多项式升维代码实战_传入不同超参数对比.mp4 21.30 MB mp4
52:升维的意义_多项式回归.mp4 22.22 MB mp4
51:代码调用ElasticNet回归.mp4 18.07 MB mp4
50:代码调用Lasso回归.mp4 12.59 MB mp4
49:代码调用Ridge岭回归.mp4 26.07 MB mp4
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53:多项式升维代码实战_传入不同超参数对比.mp4 21.30 MB mp4
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60:实战保险花销预测_模型训练和评估.mp4 20.51 MB mp459:实战保险花销预测_特征工程.mp4 9.32 MB mp458:实战保险花销预测_特征选择思路.mp4 16.51 MB mp457:实战保险花销预测_模型训练和评估_选择非线性算法改进.mp4 35.56 MB mp456:实战保险花销预测_数据预处理.mp4 19.64 MB mp455:实战保险花销预测_数据介绍和加载数据.mp4 18.58 MB mp454:多项式升维代码实战_训练模型和评估.mp4 15.88 MB mp453:多项式升维代码实战_传入不同超参数对比.mp4 21.30 MB mp452:升维的意义_多项式回归.mp4 22.22 MB mp451:代码调用ElasticNet回归.mp4 18.07 MB mp450:代码调用Lasso回归.mp4 12.59 MB mp449:代码调用Ridge岭回归.mp4 26.07 MB mp4
线性回归大家族 full version.pdf 4.98 MB pdf
线性回归 - 代码.ipynb 473.35 KB ipynb
5.3.4 多项式回归:线性还是非线性模型? + 本周结语.mp4 112.51 MB mp4
5.3.3 多项式回归的可解释性.mp4 82.59 MB mp4
5.3.2 多项式回归提升模型表现.mp4 50.53 MB mp4
5.3.1 多项式对数据做了什么?.mp4 119.64 MB mp4
5.2 离散化:帮助线性回归解决非线性问题.mp4 155.15 MB mp4
5.1.3 线性vs非线性模型 (2):拟合,效果与特点.mp4 70.52 MB mp4
5.1.3 线性vs非线性模型 (1):线性模型在非线性数据集上的表现.mp4 49.75 MB mp4
5.1.1 & 5.1.2 线性数据与非线性数据.mp4 31.38 MB mp4
4.3.3 Lasso选择最佳正则化参数.mp4 143.71 MB mp4
4.3.2 Lasso的核心作用:特征选择.mp4 84.64 MB mp4
4.3.1 Lasso处理多重共线性.mp4 144.22 MB mp4
4.2.3 为岭回归选择最佳正则化参数.mp4 127.69 MB mp4
4.2.2 sklearn...
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8-8 模型泛化与岭回归.mp4 106.05 MB mp4
8-7 偏差方差平衡.mp4 35.51 MB mp4
8-6 验证数据集与交叉验证.mp4 132.98 MB mp4
8-5 学习曲线.mp4 79.53 MB mp4
8-4 为什么要训练数据集与测试数据集.mp4 103.78 MB mp4
8-3 过拟合与欠拟合.mp4 109.96 MB mp4
8-2 scikit-learn 中的多项式回归.mp4 80.46 MB mp4
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第九章 回归大家族:线性,岭回归,Lasso,多项式5.3.4 多项式回归:线性还是非线性模型? + 本周结语.mp4 - 112.51MB5.3.2 多项式回归提升模型表现.mp4 - 50.53MB5.3.1 多项式对数据做了什么?.mp4 - 119.64MB5.2 离散化:帮助线性回归解决非线性问题.mp4 - 155.15MB5.1.3 线性vs非线性模型 (2):拟合,效果与特点.mp4 - 70.52MB5.1.3 线性vs非线性模型 (1):线性模型在非线性数据集上的表现.mp4 - 49.75MB5.1.1 & 5.1.2 线性数据与非线性数据.mp4 - 31.38MB4.3.3 Lasso选择最佳正则化参数.mp4 - 143.71MB......