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《machine learning with python cookbook》

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Untitled2.21.ipynb		Untitled2.21.ipynb
Untitled6[2019.12.04] (1).ipynb		Untitled6[2019.12.04] (1).ipynb
united13.1拟合一条直线.py		united13.1拟合一条直线.py
united13.2处理特征之间的关系.py		united13.2处理特征之间的关系.py
united13.3拟合非线性关系.py		united13.3拟合非线性关系.py
united13.4通过正则化减少方差.py		united13.4通过正则化减少方差.py
united13.5使用套索回归减少特征.py		united13.5使用套索回归减少特征.py
united14.10通过boosting提高性能.py		united14.10通过boosting提高性能.py
united14.11使用袋外误差评估随机森林模型.py		united14.11使用袋外误差评估随机森林模型.py
united14.1训练决策树分类器.py		united14.1训练决策树分类器.py
united14.2训练决策树回归模型.py		united14.2训练决策树回归模型.py
united14.3可视化决策树模型.py		united14.3可视化决策树模型.py
united14.4训练随机森林分类器.py		united14.4训练随机森林分类器.py
united14.5训练随机森林回归模型.py		united14.5训练随机森林回归模型.py
united14.6识别随机森林中的重要特征.py		united14.6识别随机森林中的重要特征.py
united14.7选择随机森林中的重要特征.py		united14.7选择随机森林中的重要特征.py
united14.8处理不均衡的分类.py		united14.8处理不均衡的分类.py
united14.9控制决策树的规模.py		united14.9控制决策树的规模.py
united15.1找到一个观察值的最近邻.py		united15.1找到一个观察值的最近邻.py
united15.2创建一个KNN分类器.py		united15.2创建一个KNN分类器.py
united15.3确定最佳的领域点集的大小.py		united15.3确定最佳的领域点集的大小.py
united15.4创建一个基于半径的最近邻分类器.py		united15.4创建一个基于半径的最近邻分类器.py
united16.1训练二元分类器.py		united16.1训练二元分类器.py
united16.2训练多元分类器.py		united16.2训练多元分类器.py
united16.3通过正则化减小方差.py		united16.3通过正则化减小方差.py
united16.4在超大数据集上训练分类器.py		united16.4在超大数据集上训练分类器.py
united16.5处理不均衡的分类.py		united16.5处理不均衡的分类.py
united17.1训练一个线性分类器.py		united17.1训练一个线性分类器.py
united17.2使用核函数处理线性不可分的数据.py		united17.2使用核函数处理线性不可分的数据.py
united17.3计算预测分类的概率.py		united17.3计算预测分类的概率.py
united17.4识别支持向量.py		united17.4识别支持向量.py
united17.5处理不均衡的分类.py		united17.5处理不均衡的分类.py
united18.1为连续的数据训练分类器.py		united18.1为连续的数据训练分类器.py
united18.2为离散数据和计数数据训练分类器.py		united18.2为离散数据和计数数据训练分类器.py
united18.3为具有二元特征的数据训练朴素贝叶斯分类器.py		united18.3为具有二元特征的数据训练朴素贝叶斯分类器.py
united18.4校准预测概率.py		united18.4校准预测概率.py
united1_1.py		united1_1.py
united20.10通过Dropout减少过拟合.py		united20.10通过Dropout减少过拟合.py
united20.11保存模型的训练过程.py		united20.11保存模型的训练过程.py
united20.13调校神经网络.py		united20.13调校神经网络.py
united20.14可视化神经网络.py		united20.14可视化神经网络.py
united20.17文本分类.py		united20.17文本分类.py
united20.1数据预处理.py		united20.1数据预处理.py
united20.2设计一个神经网路.py		united20.2设计一个神经网路.py
united20.3训练一个二元分类器.py		united20.3训练一个二元分类器.py
united20.4训练一个多元分类器.py		united20.4训练一个多元分类器.py
united20.5训练一个回归模型.py		united20.5训练一个回归模型.py
united20.6做预测.py		united20.6做预测.py
united20.7 可视化训练历史.py		united20.7 可视化训练历史.py
united20.8通过权重减少过拟合.py		united20.8通过权重减少过拟合.py
united20.9通过提前结束减少过拟合.py		united20.9通过提前结束减少过拟合.py
united21.1test.py		united21.1test.py
united21.1保存加载一个scikit-learn模型.py		united21.1保存加载一个scikit-learn模型.py
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