机器学习概述
08:50机器学习应用场景与数据类型
08:10常用数据集数据的结构组成与模型
08:11机器学习开发流程与训练过程
07:29机器学习算法分类
12:52半监督学习与机器学习使用
06:56重复值处理与缺失值处理
07:09缺失值处理
09:18数据不均衡
06:24特征构造
12:54特征编码-1
13:29特征编码-2
13:18特征选择-1
09:54特征选择-2
09:49特征选择-3
11:14回归算法与多元线性回归
10:30逻辑回归
10:42决策树-1
10:35决策树-2
07:46集成算法
13:09支持向量机
12:38支持向量机与分类问题评估
13:33聚类算法
11:31LDA和PCA-1
07:24LDA和PCA-2
11:45交叉验证
08:29网格搜索
06:07项目案例-1
11:53项目案例-2
12:55