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mGalarnyk/DSE220_Machine_Learning

Repo for my graduate data science machine learning class at UCSD (UC San Diego). This course provides a broad introduction to the practical side of machine-learning and data analysis. The topics covered in this class include topics in supervised learning, such as k-nearest neighbor classifiers, decision trees, boosting and perceptrons, and topics in unsupervised learning, such as k-means, PCA and Gaussian mixture models.

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Dernier push GitHub
26 mars 2018
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Aucun guide de contribution
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Aucun code de conduite
Langage principal
Jupyter Notebook
Métriques de merge PR
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