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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
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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
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