第08章 多项式回归与模型泛化
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8-4 为什么要训练数据集与测试数据集.mp4 103.78 MB mp4
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60：实战保险花销预测_模型训练和评估.mp4 20.51 MB mp4
59：实战保险花销预测_特征工程.mp4 9.32 MB mp4
58：实战保险花销预测_特征选择思路.mp4 16.51 MB mp4
57：实战保险花销预测_模型训练和评估_选择非线性算法改进.mp4 35.56 MB mp4
56：实战保险花销预测_数据预处理.mp4 19.64 MB mp4
55：实战保险花销预测_数据介绍和加载数据.mp4 18.58 MB mp4
54：多项式升维代码实战_训练模型和评估.mp4 15.88 MB mp4
53：多项式升维代码实战_传入不同超参数对比.mp4 21.30 MB mp4
52：升维的意义_多项式回归.mp4 22.22 MB mp4
51：代码调用ElasticNet回归.mp4 18.07 MB mp4
50：代码调用Lasso回归.mp4 12.59 MB mp4
49：代码调用Ridge岭回归.mp4 26.07 MB mp4
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5.3.4 多项式回归：线性还是非线性模型？ + 本周结语.mp4 112.51 MB mp4
5.3.3 多项式回归的可解释性.mp4 82.59 MB mp4
5.3.2 多项式回归提升模型表现.mp4 50.53 MB mp4
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5.2 离散化：帮助线性回归解决非线性问题.mp4 155.15 MB mp4
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5.1.3 线性vs非线性模型 (1)：线性模型在非线性数据集上的表现.mp4 49.75 MB mp4
5.1.1 & 5.1.2 线性数据与非线性数据.mp4 31.38 MB mp4
4.3.3 Lasso选择最佳正则化参数.mp4 143.71 MB mp4
4.3.2 Lasso的核心作用：特征选择.mp4 84.64 MB mp4
4.3.1 Lasso处理多重共线性.mp4 144.22 MB mp4
4.2.3 为岭回归选择最佳正则化参数.mp4 127.69 MB mp4
4.2.2 sklearn...
3.模型学习的最优化方法.mp4 143.47 MB mp4
2.最大熵模型.mp4 128.10 MB mp4
1.逻辑斯谛回归模型.mp4 46.85 MB mp4
3.模型学习的最优化方法.mp4 143.47 MB mp42.最大熵模型.mp4 128.10 MB mp41.逻辑斯谛回归模型.mp4 46.85 MB mp4
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