【麻瓜编程】实用主义学Python人工智能
2. 使用 scikit-learn 的 kNN 分类算法实现鸢尾花分类
7. 使用交叉验证对鸢尾花分类模型进行调参
3. kNN算法的超参数对鸢尾花分类的影响
5. 房价预测的可视化线性模型
6. 比较多种算法的鸢尾花分类准确率
8. 使用特征预处理提升房价预测模型的性能
4. 使用 sklearn 的线性回归算法实现房价预测
1. 手工实现一个简单的鸢尾花分类器
7. 使用交叉验证对鸢尾花分类模型进行调参.mp4
7. 练习：使用交叉验证对水果分类模型进行调参.docx
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7. 练习：使用交叉验证对水果分类模型进行调参.png
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5. 房价预测的可视化线性模型.mp4
5. 练习：糖尿病患病指标的可视化线性模型.docx
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2. 练习：使用 scikit-learn 的 kNN 分类算法实现水果识别器.docx
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2. 使用 scikit-learn 的 kNN 分类算法实现鸢尾花分类.mp4
2. 练习：使用 scikit-learn 的 kNN 分类算法实现水果识别器.png
3. kNN算法的超参数对鸢尾花分类的影响.mp4
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3. 练习：kNN算法的超参数对水果识别器的影响.png
3. 练习：kNN算法的超参数对水果识别器的影响.docx
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4. 使用 sklearn 的线性回归算法实现房价预测.mp4
4. 练习：预测糖尿病的患病指标.png
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4. 练习：预测糖尿病的患病指标.docx
8. 练习：使用特征预处理提升糖尿病患病指标预测模型的性能.docx
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8. 练习：使用特征预处理提升糖尿病患病指标预测模型的性能.png
8. 使用特征预处理提升房价预测模型的性能.mp4
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1. 练习：手工实现一个简单的水果识别器.png
1. 练习：手工实现一个简单的水果识别器..docx
1. 手工实现一个简单的鸢尾花分类器.mp4
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6. 练习：使用kNN、逻辑回归和SVM进行水果类型识别.docx
6. 练习：使用kNN、逻辑回归和SVM进行水果类型识别.png
6. 比较多种算法的鸢尾花分类准确率.mp4
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