└─ Python3入门机器学习 经典算法与应用 轻松入行人工智能（完整版） ->
├─ 第9章 逻辑回归 ->
├─ 9-8 OvR与OvO.mp4 - 65.86 MB
├─ 9-7 scikt-learn中的逻辑回归.mp4 - 85.09 MB
├─ 9-6 在逻辑回归中使用多项式特征.mp4 - 72.41 MB
├─ 9-5 决策边界.mp4 - 98.85 MB
├─ 9-4 实现逻辑回归算法.mp4 - 141.51 MB
├─ 9-3 逻辑回归损失函数的梯度.mp4 - 48.94 MB
└─ 9-2 逻辑回归的损失函数.mp4 - 36.88 MB
├─ 第8章 多项式回归与模型泛化 ->
├─ 8-9 LASSO.mp4 - 69.89 MB
├─ 8-8 模型泛化与岭回归.mp4 - 106.05 MB
├─ 8-7 偏差方差平衡.mp4 - 35.51 MB
├─ 8-6 验证数据集与交叉验证.mp4 - 132.98 MB
├─ 8-5 学习曲线.mp4 - 79.53 MB
├─ 8-4 为什么要训练数据集与测试数据集.mp4 - 103.78 MB
└─ 8-3 过拟合与欠拟合.mp4 - 109.96 MB
├─ 第7章 PCA与梯度上升法 ->
├─ 7-9 人脸识别与特征脸.mp4 - 69.1 MB
├─ 7-8 使用PCA对数据进行降噪.mp4 - 67.71 MB
├─ 7-7 试手MNIST数据集.mp4 - 61.85 MB
├─ 7-6 scikit-learn中的PCA.mp4 - 111.24 MB
├─ 7-5 高纬数据映射为低纬数据.mp4 - 92.26 MB
├─ 7-4 高维数据映射为低维数据（）.mp4 - 73.25 MB
└─ 7-3 求数据的主成分.mp4 - 96.85 MB
├─ 第6章 梯度下降法 ->
├─ 6-9 有关梯度下降法的更多讨论.mp4 - 18.08 MB
├─ 6-8有关梯度下降法的更多深入讨论.mp4 - 59.09 MB
├─ 6-7 scikit-learn中的梯度下降法.mp4 - 130.65 MB
├─ 6-6 随机梯度下降法.mp4 - 77.4 MB
├─ 6-5 梯度下降法的向量化.mp4 - 108.59 MB
├─ 6-4 实现线性回归中的梯度下降法.mp4 - 84.18 MB
└─ 6-3实现线性回归中的梯度下降法.mp4 - 35.27 MB
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