机器学习
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- 建立机器学习模型的通用步骤
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- 警惕“特征工程”中的陷阱
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- 机器学习概念,公式总结
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- 用一句话总结常用的机器学习算法
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- 解决真实世界问题：如何在不平衡类上使用机器学习？
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- 各种机器学习的应用场景分别是什么？例如，k近邻,贝叶斯，决策树，
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- 正则化
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- Python 数据科学手册 5.8 决策树和随机森林
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- Python 数据科学手册 5.7 支持向量机
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- Python 数据科学手册 5.6 线性回归
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- Python 数据科学手册 5.2 Scikit-Learn 简
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- Python 数据科学手册 5.1 什么是机器学习
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- Python 数据科学手册 5.5 朴素贝叶斯分类
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- 数据挖掘面试准备（1）|常见算法（logistic回归，随机森林
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- 机器学习系统丛林迷路指南
常用算法
