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2023年05月

• 05.15 23:22:02
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  Lesson 7.2 Mini Batch K-Means与DBSCAN密度聚类

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• 05.15 23:09:19
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  Python 之 NumPy 切片索引和广播机制

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• 05.15 22:53:00
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  Python 之 Pandas 文件操作和读取 CSV 参数详解

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• 05.15 22:43:14
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  Python 之 Pandas merge() 函数、set_index() 函数、drop_duplicates() 函数和 tolist() 函数

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• 05.15 22:31:55
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  Python 之 Pandas 处理字符串和apply() 函数、applymap() 函数、map() 函数详解

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• 05.15 22:23:35
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  Lesson 8.1 决策树的核心思想与建模流程

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• 05.15 22:14:28
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  Lesson 8.2 CART 分类树的建模流程与 sklearn 评估器参数详解

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• 05.15 21:56:46
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  AcWing - 蓝桥杯集训每日一题（DAY 1——DAY 5）

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• 05.15 21:46:54
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  Lesson 8.3 ID3、C4.5 决策树的建模流程 & Lesson 8.4 CART 回归树的建模流程与 sklearn 参数详解

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• 05.15 21:28:38
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  Python 之 NumPy 简介和创建数组

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• 05.15 21:14:01
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  Lesson 6.5 机器学习调参基础理论与网格搜索

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• 05.15 21:03:53
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  动态规划-背包问题

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• 05.15 20:54:01
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  Lesson 6.4 逻辑回归手动调参实验

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• 05.15 20:43:40
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  Lesson 6.3 正则化与 sklearn 逻辑回归参数详解-2

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• 05.15 20:39:40
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  Lesson 6.3 正则化与 sklearn 逻辑回归参数详解

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• 05.15 20:28:10
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  Lesson 6.2 Scikit-Learn 常用功能介绍

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• 05.15 20:18:23
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  Lesson 6.1 Scikit-Learn 快速入门

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• 05.15 20:06:23
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  数学知识-约数

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• 05.15 19:58:36
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  Lesson 5.3 ROC-AUC 的计算方法、基本原理与核心特性

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• 05.15 19:48:10
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  Lesson 5.2 混淆矩阵与 F1-Score

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• 05.15 19:34:47
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  数学知识-质数

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• 05.15 19:26:25
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  Lesson 5.1 分类模型决策边界

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• 05.15 19:15:49
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  Lesson 4.6 逻辑回归的手动实现

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• 05.15 19:01:09
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  Lesson 4.5 梯度下降优化基础：数据归一化与学习率调度-2

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• 05.15 18:54:23
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  Lesson 4.5 梯度下降优化基础：数据归一化与学习率调度-1

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• 05.15 18:42:09
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  搜索与图论-最小生成树（Prim 算法和 Kruskal 算法）

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• 05.15 18:33:49
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  AcWing - 寒假每日一题2023（DAY 16——DAY 20）

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• 05.15 18:24:08
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  Lesson 4.4 随机梯度下降与小批量梯度下降

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• 05.15 18:05:40
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  Lesson 4.3 梯度下降（Gradient Descent）基本原理与手动实现-2

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• 05.15 17:56:52
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  Lesson 4.3 梯度下降（Gradient Descent）基本原理与手动实现-1

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• 05.15 17:39:12
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  AcWing - 寒假每日一题2023（DAY 11——DAY 15）

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• 05.15 17:32:07
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  Lesson 4.2 逻辑回归参数估计：极大似然估计、相对熵与交叉熵损失函数-2

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• 05.15 17:27:31
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  Lesson 4.2 逻辑回归参数估计：极大似然估计、相对熵与交叉熵损失函数-1

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• 05.15 17:13:28
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  Lesson 4.1 逻辑回归模型构建与多分类学习方法-1

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• 05.15 17:04:45
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  Lesson 4.1 逻辑回归模型构建与多分类学习方法

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• 05.15 16:53:13
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  AcWing - 寒假每日一题2023（DAY 6——DAY 10）

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• 05.15 16:48:08
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  Lesson 3. 线性回归的手动实现（3.3 线性回归手动实现与模型局限 & 3.4 机器学习模型结果可信度理论与交叉验证基础）

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• 05.15 16:30:58
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  Lesson 3. 线性回归的手动实现（3.1 变量相关性基础理论 & 3.2 数据生成器与 Python 模块编写）

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• 05.15 12:53:47
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  Lesson 2. 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法-2

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• 05.15 12:42:57
  发表了文章 2023-05-15 12:42:57

  Lesson 2. 矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法-1

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• 05.15 12:34:49
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  Lesson 1. 线性回归模型的一般实现形式

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• 05.15 12:26:49
  发表了文章 2023-05-15 12:26:49

  机器学习的相关概念与建模流程

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• 05.15 12:20:57
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  机器学习的相关软件框架下载安装-2

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• 05.15 12:16:19
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  机器学习的相关软件框架下载安装-1

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• 05.15 12:09:35
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  AcWing - 寒假每日一题2023（DAY 1——DAY 5）

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• 05.15 12:03:16
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  由数据范围反推算法复杂度以及算法内容

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• 05.15 12:01:10
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  QT 学习笔记（十七）

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• 05.15 11:53:01
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  QT 学习笔记（十六）

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• 05.15 11:47:30
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  QT 学习笔记（十五）

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• 05.15 11:40:21
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  QT 学习笔记（十四）

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