🗃️ 第二章 模型评估与选择
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📄️ 模型评估与预测案例一 2.2
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🗃️ 第三章 线性模型
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📄️ 线性模型案例一 3.2
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📄️ 线性模型案例三 3.4
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🗃️ 第四章 决策树
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🗃️ 第六章 支持向量机
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🗃️ 第七章 贝叶斯分类器
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🗃️ 第八章 集成学习
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🗃️ 第九章 聚类
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🗃️ 第十章 降维与度量学习
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🗃️ 第十一章 特征选择与稀疏学习
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