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资料/一个必备的机器学习数据挖掘入门资料.txt	33 B
代码/Day08/dtc_model.m_01.npy	88 B
代码/Day08/dtc_model.m_04.npy	96 B
资料/python2和3差别对比.txt	530 B
代码/Day08/DictVect.py	610 B
代码/Day08/dtc_model.m	834 B
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代码/Day08/dtc_model.m_02.npy	4.97 KB
代码/Day08/dtc_model.m_03.npy	17.35 KB
代码/Day08/rfc_model.m	18.48 KB
资料/Hash表算法处理海量数据处理面试题.docx	27.08 KB
代码/Day08/tantanic.txt	114.21 KB
资料/面试算法集合-修改版.pdf	1.6 MB
资料/模型推导.pdf	1.74 MB
27晚上/晚1.Boost算法简介.itheima	19.34 MB
27下午/5.使用决策树和随机森林预测.itheima	40.91 MB
27上午/7.总结.itheima	41.89 MB
27晚上/晚4：理解多分类问题.itheima	59.18 MB
27晚上/晚9：KNN总结.itheima	59.8 MB
27上午/5.误差率剪枝.itheima	60.6 MB
27上午/3.回归树算法理解.itheima	67.81 MB
27上午/8.集成学习方法总结.itheima	69.96 MB
27下午/3.泰坦尼克号问题缺失值填充.itheima	70.65 MB
27晚上/晚5：代码实战.itheima	78.83 MB
27下午/7.集成学习算法简介.itheima	80.98 MB
27下午/1.随机森林API.itheima	85.6 MB
27晚上/晚6：KNN入门.itheima	85.72 MB
27上午/9.随机森林算法思想.itheima	86.98 MB
27下午/6.保存模型并进行测试.itheima	96.51 MB
27晚上/晚2：AdaBoost算法详解.itheima	108.64 MB
27上午/4.分类树的建树过程.itheima	113.01 MB
27下午/4.泰坦尼克号对类别型数据的处理.itheima	114.56 MB
27上午/2.理解回归树.itheima	123.32 MB
27下午/2.泰坦尼克号问题的数据探索.itheima	128.94 MB
27晚上/晚7：KNN算法详解（三要素）.itheima	134 MB
27晚上/晚8：KNN代码实战.itheima	148.47 MB
27上午/5.分类决策树的案例(Gini系数求解).itheima	155.58 MB
27下午/9.Bagging算法知识点总结.itheima	164.13 MB
27上午/1.昨日回顾.itheima	177.6 MB
27下午/8.Bagging算法图解.itheima	188.61 MB
27晚上/晚3.Adaboost算法的例子学习.itheima	223.98 MB

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