【黑马程序员】智能机器人软件开发 无基础小白也能学会的人工智能课 - 带源码课件 - 学霸搜网盘资源
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- 06_梯度下降的问题分析_ev.mp4
- 11_对m和b分别进行梯度下降_ev.mp4
- 08_mse对b进行求导_ev.mp4
- 05_excle来简单理解梯度下降_ev.mp4
- 13_代码测试生成m和b_ev.mp4
- 09_Excel演示梯度下降&学习速率_ev.mp4
- 02_线性回归解决什么问题_ev.mp4
- 01_线性回归和Knn.mp4
- 07_求导简单入门_ev.mp4
- 14_作业演示.mp4
- 04_损失函数和最小均方差_ev.mp4
- 03_什么是机器学习(1).mp4
- 08_抽取knn函数.mp4
- 13_增加数据的维度.mp4
- 11_生成测试和训练数据集.mp4
- 16_二维空间距离的计算.mp4
- 06_knn算法python实现.mp4
- 09_实验演示验证结论.mp4
- 01_引言和学习方法.mp4
- 20_向量和向量的运算.mp4
- 12_调参选取最优的k.mp4
- 19_knn的feature的选择.mp4
- 24_数据的归一化和标准化.mp4
- 附：问题1.mp4
- 07_代码流程回顾.mp4
- 02_feature和label.mp4
- 10_评估模型好坏的方法，训练集和测试集.mp4
- 14_numpy加载特殊数据.mp4
- 23_ 房价预测简单框架.mp4
- 22_使用矩阵和向量实现knn.mp4
- 06_多分类问题softmax公式_ev.mp4
- 11_手写数字bug处理_ev.mp4
- 01_自然底数和sigmod函数.mp4
- 18_交叉熵cross-entropy_ev.mp4
- 02_矩阵运算计算逻辑回归_ev.mp4
- 17_线性模型和非线性模型_ev.mp4
- 15_矩阵可以理解为一个变化函数_ev.mp4
- 17_位图和svg图的区别_ev.mp4
- 24_逻辑回归的步骤.mp4
- 23_sigmod函数引入_ev.mp4
- 14_函数模型的评估和错误率的计算_ev.mp4
- 08_用numpy进行矩阵的乘法运算_ev.mp4
- 21_图形变换综合案例_ev.mp4
- 10_numpy矩阵运算演示获取m和b的偏导_ev.mp4
- 16_bmp是如何描述图片的_ev.mp4
- 12_对比程序执行的时间_ev.mp4
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