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1 Python数据挖掘（39讲）
1. 01.机器学习概述01
  
  00:22:51
2. 02.机器学习概述02
  
  00:25:18
3. 03.机器学习概述03
  
  00:19:43
4. 04.机器学习概述04
  
  00:25:45
5. 05.Sklearn简介
  
  00:17:48
6. 06.有监督模型(回归)
  
  00:38:42
7. 07.有监督模型(分类)
  
  00:20:32
8. 08.无监督模型(聚类)
  
  00:06:49
9. 09.无监督模型(降维)
  
  00:15:08
10. 10.多元线性回归
  
  00:16:35
11. 11.生还率预测
  
  00:20:39
12. 12.作业讲解
  
  00:11:17
13. 13.数据标准化01
  
  00:25:40
14. 14.数据标准化02
  
  00:17:58
15. 15.数据标准化03
  
  00:15:53
16. 16.数据标准化04
  
  00:08:16
17. 17.特征编码01
  
  00:17:58
18. 18.特征编码02
  
  00:09:46
19. 19.特征编码03
  
  00:29:11
20. 20.特征选择01
  
  00:24:25
21. 21.特征选择02
  
  00:25:06
22. 22.模型验证
  
  00:22:14
23. 23.KNN算法01
  
  00:10:15
24. 24.KNN算法02
  
  00:16:15
25. 25.KNN算法03
  
  00:15:32
26. 26.KMeans算法01
  
  00:17:31
27. 27.KMeans算法02
  
  00:33:55
28. 28.作业讲解
  
  00:37:50
29. 29.线性回归01
  
  00:14:49
30. 30.线性回归02
  
  00:29:32
31. 31.线性回归03
  
  00:18:50
32. 32.线性回归04
  
  00:26:49
33. 33.线性回归05
  
  00:15:36
34. 34.多项式拓展01
  
  00:28:17
35. 35.多项式拓展02
  
  00:18:19
36. 36.岭回归和Lasso回归
  
  00:27:35
37. 37.梯度下降
  
  00:32:02
38. 38.逻辑回归
  
  00:19:02
39. 39.决策树
  
  1:00:17

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Python数据挖掘（39讲）

01.机器学习概述01

02.机器学习概述02

03.机器学习概述03

04.机器学习概述04

05.Sklearn简介

06.有监督模型(回归)

07.有监督模型(分类)

08.无监督模型(聚类)

09.无监督模型(降维)

10.多元线性回归

11.生还率预测

12.作业讲解

13.数据标准化01

14.数据标准化02

15.数据标准化03

16.数据标准化04

17.特征编码01

18.特征编码02

19.特征编码03

20.特征选择01

21.特征选择02

22.模型验证

23.KNN算法01

24.KNN算法02

25.KNN算法03

26.KMeans算法01

27.KMeans算法02

28.作业讲解

29.线性回归01

30.线性回归02

31.线性回归03

32.线性回归04

33.线性回归05

34.多项式拓展01

35.多项式拓展02

36.岭回归和Lasso回归

37.梯度下降

38.逻辑回归

39.决策树

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