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机器学习入门算法详解，手把手教你精通机器学习，掌握数学建模关键技巧

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简介：
本课程详细解析机器学习基础算法，提供实战指导，帮助学员逐步精通机器学习，并掌握数学建模的关键技能。 机器学习算法入门教程（一）：基于逻辑回归的分类预测 机器学习入门算法（二）：基于朴素贝叶斯(Naive Bayes)的分类预测 机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN近邻(k-nearest neighbors)分类预测 机器学习入门算法（四）：基于支持向量机的分类预测 机器学习入门算法（五）：基于企鹅数据集的决策树分类预测 机器学习入门算法（六）：基于天气数据集的XGBoost分类预测 机器学习入门算法[七]：基于英雄联盟数据集的LightGBM的分类预测 机器学习入门算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测 机器学习入门算法（九）: 基于线性判别模型的LDA手写数字分类识别

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  • 机器学习入门算法详解，手把手教你精通机器学习，掌握数学建模关键技巧
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    本课程详细解析机器学习基础算法，提供实战指导，帮助学员逐步精通机器学习，并掌握数学建模的关键技能。 机器学习算法入门教程（一）：基于逻辑回归的分类预测 机器学习入门算法（二）：基于朴素贝叶斯(Naive Bayes)的分类预测 机器学习入门算法（三）：基于鸢尾花和horse-colic数据集的KNN近邻(k-nearest neighbors)分类预测 机器学习入门算法（四）：基于支持向量机的分类预测 机器学习入门算法（五）：基于企鹅数据集的决策树分类预测 机器学习入门算法（六）：基于天气数据集的XGBoost分类预测 机器学习入门算法[七]：基于英雄联盟数据集的LightGBM的分类预测 机器学习入门算法（八）：基于BP神经网络的乳腺癌的分类预测 机器学习入门算法（九）: 基于线性判别模型的LDA手写数字分类识别
     
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