《Python大数据分析与机器学习》PPT.zip

上传者: 45803923 | 上传时间: 2021-09-23 13:00:15 | 文件大小: 27.2MB | 文件类型: ZIP
《Python大数据分析与机器学习》PPT.zip

文件下载

资源详情

[{"title":"( 16 个子文件 27.2MB ) 《Python大数据分析与机器学习》PPT.zip","children":[{"title":"《7.K近邻算法》.pptx <span style='color:#111;'> 1.01MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"《15.关联规则分析-Apriori模型》.pptx <span style='color:#111;'> 1.49MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"《8.随机森林模型》.pptx <span style='color:#111;'> 2.41MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"《11.特征工程之数据预处理》.pptx <span style='color:#111;'> 2.53MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"《14.智能推荐系统 - 协同过滤算法》.pptx <span style='color:#111;'> 739.13KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"《9.AdaBoost与GBDT模型》.pptx <span style='color:#111;'> 4.29MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"《16.深度学习初窥之神经网络模型》.pptx <span style='color:#111;'> 1.31MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"《10.机器学习神器:XGBoost&LightGBM模型》.pptx <span style='color:#111;'> 785.50KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"《6.朴素贝叶斯模型》.pptx <span style='color:#111;'> 1.09MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"《13.数据聚类与分群》.pptx <span style='color:#111;'> 1.51MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"《4.逻辑回归模型》.pptx <span style='color:#111;'> 1.68MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"《1.大数据分析与机器学习简介》.pptx <span style='color:#111;'> 2.84MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"《2.数据分析的基本武器》.pptx <span style='color:#111;'> 1.73MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"《5.决策树模型》.pptx <span style='color:#111;'> 3.32MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"《12.PCA主成分分析》.pptx <span style='color:#111;'> 2.02MB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"《3.线性回归模型》.pptx <span style='color:#111;'> 1.41MB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}]

评论信息

免责申明

【只为小站】的资源来自网友分享,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,zhiweidada#qq.com,请把#换成@,本站将给予最大的支持与配合,做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明