人工智能系列课程集成算法，贝叶斯算法，聚类，降维，支持向量机，综合案例开发

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复习机器学前几节课讲解的内容：机器学所解决的问题复习机器学前几节课讲解的内容：机器学所解决的问题

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复习：常见算法能够解决机器学中的哪些问题复习：常见算法能够解决机器学中的哪些问题

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复习：梯度下降+决策树的知识点复习：梯度下降+决策树的知识点

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复习：决策树中涉及到的比较重要的几个参数复习：决策树中涉及到的比较重要的几个参数

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复习：什么是过拟合以及通过实例来复习决策树是如何工作的复习：什么是过拟合以及通过实例来复习决策树是如何工作的

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复习：接收数据集+拆分数据集+训练模型+获取预测结果复习：接收数据集+拆分数据集+训练模型+获取预测结果

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复习：如何进行模型参数的调优复习：如何进行模型参数的调优

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讲解集成算法的优点以及划分种类讲解集成算法的优点以及划分种类

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讲解集成算法中Bagging模型讲解集成算法中Bagging模型

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讲解集成算法中Boosting模型以及stacking模型讲解集成算法中Boosting模型以及stacking模型

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讲解集成算法中stacking模型讲解集成算法中stacking模型

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通过案例讲解集成算法通过案例讲解集成算法

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通过案例讲解集成算法（二）通过案例讲解集成算法（二）

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通过案例讲解集成算法（三）通过案例讲解集成算法（三）

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通过案例讲解集成算法：获取预测结果通过案例讲解集成算法：获取预测结果

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