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27晚上/晚3.Adaboost算法的例子学习.itheima 234.9 MB
27下午/8.Bagging算法图解.itheima 197.8 MB
27上午/1.昨日回顾.itheima 186.2 MB
27下午/9.Bagging算法知识点总结.itheima 172.1 MB
27上午/5.分类决策树的案例(Gini系数求解).itheima 163.1 MB
27晚上/晚8：KNN代码实战.itheima 155.7 MB
27晚上/晚7：KNN算法详解（三要素）.itheima 140.5 MB
27下午/2.泰坦尼克号问题的数据探索.itheima 135.2 MB
27上午/2.理解回归树.itheima 129.3 MB
27下午/4.泰坦尼克号对类别型数据的处理.itheima 120.1 MB
27上午/4.分类树的建树过程.itheima 118.5 MB
27晚上/晚2：AdaBoost算法详解.itheima 113.9 MB
27下午/6.保存模型并进行测试.itheima 101.2 MB
27上午/9.随机森林算法思想.itheima 91.2 MB
27晚上/晚6：KNN入门.itheima 89.9 MB
27下午/1.随机森林API.itheima 89.8 MB
27下午/7.集成学习算法简介.itheima 84.9 MB
27晚上/晚5：代码实战.itheima 82.7 MB
27下午/3.泰坦尼克号问题缺失值填充.itheima 74.1 MB
27上午/8.集成学习方法总结.itheima 73.4 MB
27上午/3.回归树算法理解.itheima 71.1 MB
27上午/5.误差率剪枝.itheima 63.5 MB
27晚上/晚9：KNN总结.itheima 62.7 MB
27晚上/晚4：理解多分类问题.itheima 62.1 MB
27上午/7.总结.itheima 43.9 MB
27下午/5.使用决策树和随机森林预测.itheima 42.9 MB
27晚上/晚1.Boost算法简介.itheima 20.3 MB
资料/模型推导.pdf 1.8 MB
资料/面试算法集合-修改版.pdf 1.7 MB
代码/Day08/tantanic.txt 116.9 kB
资料/Hash表算法处理海量数据处理面试题.docx 27.7 kB
代码/Day08/rfc_model.m 18.9 kB
代码/Day08/dtc_model.m_03.npy 17.8 kB
代码/Day08/dtc_model.m_02.npy 5.1 kB
代码/Day08/Tantanic.py 4.5 kB
代码/Day08/testSaveModel.py 1.9 kB
代码/Day08/KNNIris_K.py 1.1 kB
代码/Day08/KNNIris.py 1.1 kB
代码/Day08/dtc_model.m 834 Bytes
代码/Day08/DictVect.py 610 Bytes
资料/python2和3差别对比.txt 530 Bytes
代码/Day08/dtc_model.m_04.npy 96 Bytes
代码/Day08/dtc_model.m_01.npy 88 Bytes
资料/一个必备的机器学习数据挖掘入门资料.txt 33 Bytes

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