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第一章 机器学习的任务和方法1-2.mp4 文件大小：52.68M |
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第七章 Logistic回归1-6.mp4 文件大小：319.25M |
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第三章 分类算法介绍1.mp4 文件大小：25.58M |
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第九章 利用AdaBoost元算法提高分类性能1-5.mp4 文件大小：409.72M |
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第二章 Python语言基础1-6.mp4 文件大小：215.23M |
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第二章 Python语言基础7-13.mp4 文件大小：310.78M |
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第五章 决策树1-5.mp4 文件大小：224.54M |
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第八章 支持向量机1-8.mp4 文件大小：569.36M |
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第六章 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯1-6.mp4 文件大小：364.28M |
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第十一章 树回归1-3.mp4 文件大小：136.60M |
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第十七章 利用SVD简化数据1-3.mp4 文件大小：116.79M |
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第十三章 利用K-均值聚类算法对未标注数据分组1-2.mp4 文件大小：103.62M |
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第十九章 学习总结.mp4 文件大小：19.85M |
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第十二章 无监督学习1.mp4 文件大小：16.40M |
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第十五章 使用FP-growth算法来高效发现频分项集1-3.mp4 文件大小：161.30M |
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第十八章 大数据与MapReduce1.mp4 文件大小：42.56M |
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第十六章 利用PCA来简化数据1-2.mp4 文件大小：74.82M |
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第十四章 使用Apriori算法进行关联分析1-3.mp4 文件大小：130.25M |
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第十章 利用回归预测数值型数据1-5.mp4 文件大小：164.48M |
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第四章 k-临近算法1-7.mp4 文件大小：343.47M |
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