【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 - 酷夫资源搜索-网盘资源搜索神器

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• file:06_梯度下降的问题分析_ev.mp4
• file:11_对m和b分别进行梯度下降_ev.mp4
• file:08_mse对b进行求导_ev.mp4
• file:05_excle来简单理解梯度下降_ev.mp4
• file:13_代码测试生成m和b_ev.mp4
• file:09_Excel演示梯度下降&学习速率_ev.mp4
• file:02_线性回归解决什么问题_ev.mp4
• file:01_线性回归和Knn.mp4
• file:07_求导简单入门_ev.mp4
• file:14_作业演示.mp4
• file:04_损失函数和最小均方差_ev.mp4
• file:03_什么是机器学习(1).mp4
• file:08_抽取knn函数.mp4
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• file:11_生成测试和训练数据集.mp4
• file:16_二维空间距离的计算.mp4
• file:06_knn算法python实现.mp4
• file:09_实验演示验证结论.mp4
• file:01_引言和学习方法.mp4
• file:20_向量和向量的运算.mp4
• file:12_调参选取最优的k.mp4
• file:19_knn的feature的选择.mp4
• file:24_数据的归一化和标准化.mp4
• file:附：问题1.mp4
• file:07_代码流程回顾.mp4
• file:02_feature和label.mp4
• file:10_评估模型好坏的方法，训练集和测试集.mp4
• file:14_numpy加载特殊数据.mp4
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• file:06_多分类问题softmax公式_ev.mp4
• file:11_手写数字bug处理_ev.mp4
• file:01_自然底数和sigmod函数.mp4
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• file:02_矩阵运算计算逻辑回归_ev.mp4
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• file:23_sigmod函数引入_ev.mp4
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• file:08_用numpy进行矩阵的乘法运算_ev.mp4
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• file:10_numpy矩阵运算演示获取m和b的偏导_ev.mp4
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• file:12_对比程序执行的时间_ev.mp4
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