麻瓜编程：实用主义学Python人工智能【1.15GB】

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【课程目录】

├─1. 手工实现一个简单的鸢尾花分类器
│      1. 手工实现一个简单的鸢尾花分类器.mp4
│      1. 练习：手工实现一个简单的水果识别器..docx
│      1. 练习：手工实现一个简单的水果识别器.png
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├─2. 使用 scikit-learn 的 kNN 分类算法实现鸢尾花分类
│      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.docx
│      2. 练习：使用 scikit-learn 的 kNN 分类算法实现水果识别器.png
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├─3. kNN算法的超参数对鸢尾花分类的影响
│      3. kNN算法的超参数对鸢尾花分类的影响.mp4
│      3. 练习：kNN算法的超参数对水果识别器的影响.docx
│      3. 练习：kNN算法的超参数对水果识别器的影响.png
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│      
├─4. 使用 sklearn 的线性回归算法实现房价预测
│      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.docx
│      4. 练习：预测糖尿病的患病指标.png
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├─5. 房价预测的可视化线性模型
│      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
│      5. 练习：糖尿病患病指标的可视化线性模型.png
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│      
├─6. 比较多种算法的鸢尾花分类准确率
│      6. 比较多种算法的鸢尾花分类准确率.mp4
│      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
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│      
├─7. 使用交叉验证对鸢尾花分类模型进行调参
│      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
│      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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└─8. 使用特征预处理提升房价预测模型的性能
        8. 使用特征预处理提升房价预测模型的性能.mp4
        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
        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
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