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分类入门学习路线 · 逻辑回归、调参与类别不平衡
先阅读逻辑回归与超参数调整,再看多分类与不平衡类别处理。适合已了解训练集、测试集和分类指标的读者,结合PDF中的示例结果整理自己的实验步骤。
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回归入门学习路线 · 简单、多元与多项式回归
按简单线性回归、多元回归、多项式回归顺序阅读3份实践笔记,对照数据准备、拟合、预测与评估步骤。需要Python、基础统计和scikit-learn入门知识。
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特征工程学习路线 · 缺失值、类别不平衡与编码
先阅读缺失值的机制与处理,再学习不平衡数据,最后整理异常值与特征编码。需要Python、pandas基础,适合对照PDF中的示例代码和输出做阅读笔记。
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人工智能:一种现代方法(第二版)
Peter Norvig 与 Stuart Russell 的人工智能教材,来源标注为第二版。适合按章节学习基础概念;本页提供电子书文件,不包含课程视频。
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