机器学习算法模型推导及项目实战
01.机器学习介绍（5节）
02.K-NN 最近邻（7节）
03.线性回归与逻辑回归（5节）
04.朴素贝叶斯（7节）
05.SVM支持向量机（4节）
06.决策树与随机森林（5节）
07.K-means（8节）
08.矩阵分解（3节）
09.Boosting（5节）
10.主题模型（4节）
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