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Python机器学习基础算法教程：课件+数据+代码
一、课件PPT
文本分析.pdf
7-推荐系统.pdf
时间序列分析.pdf
8-xgboost.pdf
9-LDA与PCA算法.pdf
6-支持向量机.pdf
4-聚类算法.pdf
5-贝叶斯算法.pdf
11-神经网络.pdf
3-决策树与集成算法.pdf
12-word2vec.pdf
1-AI入学指南.pdf
2-回归算法.pdf
10-EM算法.pdf


二、代码
9-聚类算法实验分析
3-模型评估方法
8-Kmeans代码实现
14-集成算法实验分析
7-聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
6-逻辑回归实验分析
5-逻辑回归代码实现
data
logistic_regression
NonLinearBoundary.py
mnist.py
logistic_regression_with_linear_boundary.py
logistic_regression.py
pycache

utils


3-线性回归实验分析
2-线性回归代码实现
15-支持向量机原理推导
13-集成算法原理
1-线性回归原理推导
10-决策树原理
12-决策树实验分析
11-决策树代码实现


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关键词：python 机器学习 regression regressio Nonlinear

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