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1-50章
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共87章
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版权信息
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内容简介
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前言
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第1章 让ChatGPT告诉我们什么是机器学习
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1.1 问问ChatGPT什么是机器学习
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1.2 问问ChatGPT机器学习有什么用
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1.3 机器学习有什么应用案例
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1.4 机器学习系统有哪些类型
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1.5 机器学习面临哪些挑战
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1.6 机器学习模型该如何测试和验证
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1.7 习题
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第2章 让ChatGPT告诉我们机器学习的基本流程
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2.1 让ChatGPT帮我们找数据
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2.2 让ChatGPT帮我们安装Anaconda
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2.3 让ChatGPT教我们进行探索性数据分析
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2.4 试试训练一下模型
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2.5 习题
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第3章 让ChatGPT带我们玩转线性模型
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3.1 让ChatGPT告诉我们什么是线性模型
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3.2 线性模型也可以用于分类
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3.3 什么是正则化
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3.4 习题
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第4章 让ChatGPT带我们玩转支持向量机
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4.1 让ChatGPT解释非线性问题的基本概念
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4.2 支持向量机的核函数
4.3 支持向量机用于回归任务
4.4 支持向量机的超参数
4.5 习题
第5章 让ChatGPT带我们玩转决策树
5.1 让ChatGPT介绍一下决策树算法
5.2 决策树算法基础知识
5.3 决策树算法的实现
5.4 决策树算法的不足与改进
5.5 习题
第6章 让ChatGPT带我们玩转集成学习
6.1 让ChatGPT介绍一下集成学习算法
6.2 基本的集成学习算法
6.3 高级的集成学习算法
6.4 习题
第7章 让ChatGPT带我们玩转模型优化
7.1 让ChatGPT介绍模型优化的基本概念
7.2 让ChatGPT介绍损失函数
7.3 让ChatGPT介绍学习率
7.4 让ChatGPT介绍模型的超参数
7.5 习题
第8章 让ChatGPT带我们玩转数据降维
8.1 让ChatGPT介绍数据降维的基本概念
8.2 让ChatGPT带我们玩转PCA
8.3 让ChatGPT带我们玩转ICA
8.4 让ChatGPT带我们玩转t-SNE
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