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课程简介

第一章：线性回归原理推导

第五章：逻回归原理推导

第四章：线性回归实验分析

第十章：聚类算法实验分析

第十一章：决簧树原理

第十三章：决策树实验分析

第十二章：决簧树代码实现

第三章：模型评估方法

第七章：逻援回归实验分析

第六章：逻辑回归代码实现

第九章：Kmeansf代码实现

第二章：线性回归代码实现

第八章：聚类算法Kmeans&Dbscani原理
机器学习算法课件资料
 

机器学习基础算法教程（唐宇迪）
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