章节4：SMO优化算法

53：OVR和OVO多分类_算法小结_对比逻辑回归.mp4 23.17 MB mp452：概率化输出_SVM的合页损失函数_Tensorflow实现GD方式求解SVM.mp4 41.37 MB mp451：关于sklearn中的SVM封装的类和超参.mp4 11.81 MB mp450：SVM绘制已有数据点和超平面以及边界.mp4 9.49 MB mp449：SVM的SMO实现应用公式计算alphas和b.mp4 12.37 MB mp448：SVM的SMO实现判断违背条件的α1.mp4 10.02 MB mp447：SVM的SMO实现读取数据和计算fx与Ei.mp4 43.99 MB mp446：如何计算阈值b.mp4 19.48 MB mp445：启发式选择两个α.mp4 9.68 MB mp444：再次说明α2如何进行剪裁的思路_根据α2求α1.mp4 17.78 MB mp443：将公式467带入导函数进一步简化_对求解出的新的α2进行剪裁.mp4 43.47 MB mp442：对一元函数求极值点_推导出旧的α和新的α的关系.mp4 26.41 MB mp...

聚类.pdf 2.74 MB pdf6：层次聚类_密度聚类_谱聚类.mp4 156.59 MB mp45：KMeans代码测试不同情况下的聚类效果.mp4 97.13 MB mp44：mini-batchKMeans_Canopy聚类_聚类评估指标.mp4 117.54 MB mp43：KMeans的一些变形_KMeans的损失函数推导及假设.mp4 86.57 MB mp42：距离测度欧式距离和余弦距离的场景_TFIDF.mp4 78.44 MB mp41：KMeans聚类流程_距离测度欧式距离和余弦距离.mp4 91.94 MB mp4

非线性分类回归算法_决策树与经典集成学习算法.pdf 4.33 MB pdf

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85：代码回归树_ev.mp4 8.66 MB mp4

84：代码决策树鸢尾花超参数比较_ev.mp4 5.25 MB mp4

83：代码决策树鸢尾花分类_绘图_特征选择_ev.mp4 35.59 MB mp4

82：绘制决策树模型的graphvis安装_ev.mp4 6.10 MB mp4

81：ID3和C4.5比较_ev.mp4 23.18 MB mp4

80：剪枝_决策树的优缺点_ev.mp4 30.25 MB mp4

79：信息增益率和MSE_ev.mp4 22.59 MB mp4

78：Gini系数和信息熵的关系_ev.mp4 6.47 MB mp4

77：信息增益ID3_ev.mp4 29.00 MB mp4

76：Gini系数公式计算Iris分裂节点收益_ev.mp4 16.54 MB mp4

75：决策树分裂常用指标_gini系数介绍_ev.mp4 24.43 MB mp4...

代码.exe 35.63 MB exe

85：代码回归树.mp4 8.66 MB mp4

84：代码决策树鸢尾花超参数比较.mp4 5.25 MB mp4

83：代码决策树鸢尾花分类_绘图_特征选择.mp4 35.59 MB mp4

82：绘制决策树模型的graphvis安装.mp4 6.10 MB mp4

81：ID3和C4.5比较.mp4 23.18 MB mp4

80：剪枝_决策树的优缺点.mp4 30.25 MB mp4

79：信息增益率和MSE.mp4 22.59 MB mp4

78：Gini系数和信息熵的关系.mp4 6.47 MB mp4

77：信息增益ID3.mp4 29.00 MB mp4

76：Gini系数公式计算Iris分裂节点收益.mp4 16.54 MB mp4

75：决策树分裂常用指标_gini系数介绍.mp4 24.43 MB mp4

74：决策树的构建流程和数学表达.mp4 18.67 MB mp4

73：决策树的两种数学表达.mp4 13.91 MB mp4

72：决策树的特点.mp4 11.17 MB mp4

71：决策树的介绍.mp4 24.01 ...

聚类.pdf 2.74 MB pdf

6：层次聚类_密度聚类_谱聚类.mp4 156.59 MB mp4

5：KMeans代码测试不同情况下的聚类效果.mp4 97.13 MB mp4

4：mini-batchKMeans_Canopy聚类_聚类评估指标.mp4 117.54 MB mp4

3：KMeans的一些变形_KMeans的损失函数推导及假设.mp4 86.57 MB mp4

2：距离测度欧式距离和余弦距离的场景_TFIDF.mp4 78.44 MB mp4

1：KMeans聚类流程_距离测度欧式距离和余弦距离.mp4 91.94 MB mp4